論文の概要: Quantum Annealing for Computer Vision Minimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12848v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 08:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 16:13:11.958493
• Title: Quantum Annealing for Computer Vision Minimization Problems
• Title（参考訳）: コンピュータビジョン最小化問題に対する量子アニーリング
• Authors: Shahrokh Heidari, Michael J. Dinneen, Patrice Delmas
• Abstract要約: 本研究では,CV離散エネルギー最小化問題に対する新しい量子アニーリングに基づく推論アルゴリズムについて検討した。 概念実証として、我々はまた、論文の中で最も優れた古典的推論アルゴリズムと結果を比較するために、ハイブリッド量子古典解法を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2228025627337864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer Vision (CV) labelling algorithms play a pivotal role in the domain of low-level vision. For decades, it has been known that these problems can be elegantly formulated as discrete energy minimization problems derived from probabilistic graphical models (such as Markov Random Fields). Despite recent advances in inference algorithms (such as graph-cut and message-passing algorithms), the resulting energy minimization problems are generally viewed as intractable. The emergence of quantum computations, which offer the potential for faster solutions to certain problems than classical methods, has led to an increased interest in utilizing quantum properties to overcome intractable problems. Recently, there has also been a growing interest in Quantum Computer Vision (QCV), with the hope of providing a credible alternative or assistant to deep learning solutions in the field. This study investigates a new Quantum Annealing based inference algorithm for CV discrete energy minimization problems. Our contribution is focused on Stereo Matching as a significant CV labeling problem. As a proof of concept, we also use a hybrid quantum-classical solver provided by D-Wave System to compare our results with the best classical inference algorithms in the literature.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョン(CV)ラベリングアルゴリズムは低レベルの視覚領域において重要な役割を果たす。 何十年もの間、これらの問題は確率的グラフィカルモデル(マルコフ確率場など)に由来する離散エネルギー最小化問題としてエレガントに定式化できることが知られている。 近年の推論アルゴリズム(グラフカットやメッセージパッシングアルゴリズムなど)の進歩にもかかわらず、結果として生じるエネルギー最小化問題は一般に難解と見なされる。 量子計算の出現は、古典的手法よりも特定の問題に対してより高速に解く可能性を提供し、難解な問題を克服するための量子特性の利用への関心を高めた。 近年、量子コンピュータビジョン(QCV)への関心も高まり、この分野におけるディープラーニングソリューションに対する信頼性の高い代替手段やアシスタントの提供が期待されている。 本研究では,cv離散エネルギー最小化問題に対する量子アニーリングに基づく新しい推論アルゴリズムについて検討する。 我々の貢献は、重要なCVラベル問題としてStereo Matchingに焦点をあてている。 概念の証明として、d-waveシステムが提供するハイブリッド量子古典解法を用いて、文献における最良の古典的推論アルゴリズムと比較する。

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