論文の概要: Q-Seg: Quantum Annealing-based Unsupervised Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12912v1
- Date: Tue, 21 Nov 2023 17:27:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 17:21:47.691404
- Title: Q-Seg: Quantum Annealing-based Unsupervised Image Segmentation
- Title（参考訳）: Q-Seg:量子アニーリングに基づく教師なしイメージセグメンテーション
- Authors: Supreeth Mysore Venkatesh, Antonio Macaluso, Marlon Nuske, Matthias
Klusch, Andreas Dengel
- Abstract要約: 本稿では,量子アニーリングに基づく新しい教師なし画像分割手法であるQ-Segについて述べる。
提案手法はD波アドバンテージデバイスの相互接続した量子ビットトポロジを効率よく利用し,既存の量子アプローチよりも優れたスケーラビリティを実現する。
合成データセットに関する実証的な評価から、Q-Segは古典的なグロビに対してより優れた実行時性能を提供することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.082936769620375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we present Q-Seg, a novel unsupervised image segmentation
method based on quantum annealing, tailored for existing quantum hardware. We
formulate the pixel-wise segmentation problem, which assimilates spectral and
spatial information of the image, as a graph-cut optimization task. Our method
efficiently leverages the interconnected qubit topology of the D-Wave Advantage
device, offering superior scalability over existing quantum approaches and
outperforming state-of-the-art classical methods. Our empirical evaluations on
synthetic datasets reveal that Q-Seg offers better runtime performance against
the classical optimizer Gurobi. Furthermore, we evaluate our method on
segmentation of Earth Observation images, an area of application where the
amount of labeled data is usually very limited. In this case, Q-Seg
demonstrates near-optimal results in flood mapping detection with respect to
classical supervised state-of-the-art machine learning methods. Also, Q-Seg
provides enhanced segmentation for forest coverage compared to existing
annotated masks. Thus, Q-Seg emerges as a viable alternative for real-world
applications using available quantum hardware, particularly in scenarios where
the lack of labeled data and computational runtime are critical.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,既存の量子ハードウェアに適した量子アニールに基づく新しい教師なし画像分割手法Q-Segを提案する。
画像のスペクトル情報と空間情報を同化する画素分割問題をグラフカット最適化タスクとして定式化する。
提案手法はD波アドバンテージ装置の相互接続量子ビットトポロジを効率的に利用し,既存の量子アプローチよりも優れたスケーラビリティと,最先端の古典的手法より優れた性能を実現する。
合成データセットに関する経験的評価から,q-segは従来のオプティマイザであるgurobiに対して,実行時のパフォーマンスが向上していることが分かる。
また,地球観測画像のセグメンテーションについて,ラベル付きデータの量が通常非常に限られているアプリケーション領域であるセグメンテーションの評価を行った。
この場合、Q-Segは、古典的な教師付き最先端機械学習手法に関して、洪水マッピング検出のほぼ最適結果を示す。
また、Q-Segは既存のアノテートマスクと比較して森林被覆のセグメンテーションを強化している。
このように、Q-Segは利用可能な量子ハードウェアを使用した現実世界のアプリケーション、特にラベル付きデータと計算ランタイムの欠如が重要となるシナリオの代替として実現可能なものとして出現する。
関連論文リスト
- Benefiting from Quantum? A Comparative Study of Q-Seg, Quantum-Inspired Techniques, and U-Net for Crack Segmentation [41.01256771536732]
本研究は, クラックセグメンテーションの古典モデルと比較して, 量子および量子に着想を得た手法の性能を評価する。
以上の結果から,量子インスパイアされた量子法と量子法は,特に複雑なクラックパターンに対して,画像セグメンテーションに有望な代替手段を提供し,近未来の応用に応用できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-14T16:51:59Z) - Qubit-efficient Variational Quantum Algorithms for Image Segmentation [4.737806718785056]
量子コンピューティングは、古典的なアルゴリズムの範囲を超えて、様々な計算タスクを変換することが期待されている。
本研究では,教師なし画像分割における変分量子アルゴリズム(VQA)の適用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T10:21:57Z) - Variational Quantum Approximate Spectral Clustering for Binary
Clustering Problems [0.7550566004119158]
本稿では,変分量子近似スペクトルクラスタリング(VQASC)アルゴリズムを提案する。
VQASCは、伝統的に古典的な問題で必要とされるシステムサイズ、Nよりも少ないパラメータの最適化を必要とする。
合成と実世界の両方のデータセットから得られた数値結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-08T17:54:42Z) - Hybrid quantum transfer learning for crack image classification on NISQ
hardware [62.997667081978825]
グレー値画像のひび割れ検出に量子転送学習を適用した。
我々は、PennyLaneの標準量子ビットのパフォーマンスとトレーニング時間を、IBMのqasm_simulatorや実際のバックエンドと比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T14:45:29Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Solving Graph Problems Using Gaussian Boson Sampling [22.516585968074146]
ノイズの多い中間スケールの量子コンピュータを用いてグラフ問題を解く。
我々は,大きな光子クリック数を持つGBS増幅の存在と,特定の雑音下での強化を実験的に観察した。
我々の研究は、既存の中間スケール量子コンピュータを用いて現実の問題をテストするためのステップである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-02T08:25:47Z) - QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional
Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。
現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。
我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z) - Accelerating variational quantum algorithms with multiple quantum
processors [78.36566711543476]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、特定の計算上の利点を得るために、短期量子マシンを利用する可能性がある。
現代のVQAは、巨大なデータを扱うために単独の量子プロセッサを使用するという伝統によって妨げられている、計算上のオーバーヘッドに悩まされている。
ここでは、この問題に対処するため、効率的な分散最適化手法であるQUDIOを考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T08:18:42Z) - Facial Expression Recognition on a Quantum Computer [68.8204255655161]
量子機械学習手法を用いて表情認識の可能な解を示す。
適切に定義された量子状態の振幅に符号化されたグラフの隣接行列を操作する量子回路を定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T13:48:00Z) - Ultimate Limits of Thermal Pattern Recognition [0.0]
本研究では,環境ローカライゼーションの課題として,同じ透過率を持つガウス相不感チャネルのアンサンブルとして熱像をモデル化する。
量子強化戦略は、既知の最適古典的戦略に対して有意な量子優位性を与えるために用いられる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-21T09:33:20Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。