論文の概要: Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08924v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 11:57:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 14:59:21.924782
• Title: Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 単一画像超解像のための量子アニール
• Authors: Han Yao Choong, Suryansh Kumar, Luc Van Gool
• Abstract要約: 単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.69338893753886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a quantum computing-based algorithm to solve the single image super-resolution (SISR) problem. One of the well-known classical approaches for SISR relies on the well-established patch-wise sparse modeling of the problem. Yet, this field's current state of affairs is that deep neural networks (DNNs) have demonstrated far superior results than traditional approaches. Nevertheless, quantum computing is expected to become increasingly prominent for machine learning problems soon. As a result, in this work, we take the privilege to perform an early exploration of applying a quantum computing algorithm to this important image enhancement problem, i.e., SISR. Among the two paradigms of quantum computing, namely universal gate quantum computing and adiabatic quantum computing (AQC), the latter has been successfully applied to practical computer vision problems, in which quantum parallelism has been exploited to solve combinatorial optimization efficiently. This work demonstrates formulating quantum SISR as a sparse coding optimization problem, which is solved using quantum annealers accessed via the D-Wave Leap platform. The proposed AQC-based algorithm is demonstrated to achieve improved speed-up over a classical analog while maintaining comparable SISR accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単一画像超解像(SISR)問題を解くための量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 sisrに対するよく知られた古典的なアプローチの1つは、問題に対するパッチワイズスパースモデリングの確立に依存している。 しかし、この分野の現在の状況は、ディープニューラルネットワーク(DNN)が従来のアプローチよりもはるかに優れた結果を示したことである。 それでも量子コンピューティングは、機械学習の問題でますます目立ったものになるだろう。 その結果、本研究では、この重要な画像強調問題、すなわちsisrに量子コンピューティングアルゴリズムを適用するための早期の探索を行うことができる。 量子コンピューティングの2つのパラダイム、すなわち普遍ゲート量子コンピューティングと断熱量子コンピューティング(AQC)のうち、後者は実用的なコンピュータビジョン問題に適用され、量子並列性を利用して組合せ最適化を効率的に解決している。 この研究は、D-Wave Leapプラットフォームを介してアクセスされる量子アニールを用いて解決されるスパース符号化最適化問題として量子SISRの定式化を実証する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。

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