論文の概要: Quantum-Hybrid Stereo Matching With Nonlinear Regularization and Spatial Pyramids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16118v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 16:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 14:46:15.732989
• Title: Quantum-Hybrid Stereo Matching With Nonlinear Regularization and Spatial Pyramids
• Title（参考訳）: 非線形正則化と空間ピラミッドを用いた量子ハイブリッドステレオマッチング
• Authors: Cameron Braunstein (1 and 2), Eddy Ilg (1), Vladislav Golyanik (2) ((1) Saarland University, SIC, (2) MPI for Informatics, SIC)
• Abstract要約: 本稿では, 非線形正則化器とピラミッドとのステレオマッチングの新しい定式化について述べる。 我々のアプローチはハイブリッド(すなわち量子古典)であり、現代のD-Wave量子アニールと互換性がある。 我々は、異なる解法を用いる場合の量子ステレオマッチングの2%と22.5%において、従来の技術よりも改良されたルート平均2乗精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5543092804210961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum visual computing is advancing rapidly. This paper presents a new formulation for stereo matching with nonlinear regularizers and spatial pyramids on quantum annealers as a maximum a posteriori inference problem that minimizes the energy of a Markov Random Field. Our approach is hybrid (i.e., quantum-classical) and is compatible with modern D-Wave quantum annealers, i.e., it includes a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) objective. Previous quantum annealing techniques for stereo matching are limited to using linear regularizers, and thus, they do not exploit the fundamental advantages of the quantum computing paradigm in solving combinatorial optimization problems. In contrast, our method utilizes the full potential of quantum annealing for stereo matching, as nonlinear regularizers create optimization problems which are NP-hard. On the Middlebury benchmark, we achieve an improved root mean squared accuracy over the previous state of the art in quantum stereo matching of 2% and 22.5% when using different solvers.
• Abstract（参考訳）: 量子ビジュアルコンピューティングは急速に進歩している。 本稿では,非線形正則化器と量子アニーラヤ上の空間ピラミッドとのステレオマッチングを,マルコフ確率場のエネルギーを最小化する最大後続推論問題として定式化する。 我々のアプローチはハイブリッド(量子古典的)であり、現代のD-Wave量子異方体、すなわち2次非制約バイナリ最適化(QUBO)の目的を含む。 従来のステレオマッチングの量子アニール技術は線形正則化器に限られており、組合せ最適化問題の解法において量子コンピューティングパラダイムの基本的な利点を生かしていない。 これとは対照的に,非線形正則化器はNPハードな最適化問題を生成するため,量子アニールのポテンシャルをステレオマッチングに活用する。 ミドルベリーのベンチマークでは、異なる解法を用いる場合の量子ステレオマッチングの2%と22.5%において、従来の技術よりも改良されたルート平均2乗精度を実現する。

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