論文の概要: Q-Seg: Quantum Annealing-based Unsupervised Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12912v2
- Date: Thu, 30 Nov 2023 11:38:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 17:37:01.180865
- 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。
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