論文の概要: Q-Seg: Quantum Annealing-Based Unsupervised Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12912v3
• Date: Thu, 5 Sep 2024 01:57:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 04:31:07.989944
• 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: 量子アニールに基づく新しい教師なし画像分割法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。 合成データセットに関する実証的な評価では、Q-Segは最先端の古典的ソリューションよりも実行時性能が優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.737806718785056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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 several tested state-of-the-art classical methods. Empirical evaluations on synthetic datasets have shown that Q-Seg has better runtime performance than the state-of-the-art classical optimizer Gurobi. The method has also been tested on earth observation image segmentation, a critical area with noisy and unreliable annotations. In the era of noisy intermediate-scale quantum, Q-Seg emerges as a reliable contender for real-world applications in comparison to advanced techniques like Segment Anything. Consequently, Q-Seg offers a promising solution using available quantum hardware, especially in situations constrained by limited labeled data and the need for efficient computational runtime.
• Abstract（参考訳）: 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。 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-Waveアドバンテージ装置の相互接続した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を実現し,テスト済みの古典的手法よりも優れた性能を発揮する。 合成データセットに関する実証的な評価では、Q-Segは最先端の古典最適化アルゴリズムであるGurobiよりも実行時性能が優れていることが示されている。 この手法は、ノイズと信頼できないアノテーションを持つ臨界領域である地球観測画像セグメンテーションでもテストされている。 ノイズの多い中間スケール量子の時代において、Q-SegはSegment Anythingのような高度な技術と比較して、現実世界のアプリケーションに対する信頼性の高い競合として現れる。 その結果、Q-Segは利用可能な量子ハードウェア、特に限られたラベル付きデータと効率的な計算ランタイムの必要性に制約された状況において、有望なソリューションを提供する。

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