論文の概要: On-board classification of underwater images using hybrid classical-quantum CNN based method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13130v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 18:34:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 20:18:24.715400
- Title: On-board classification of underwater images using hybrid classical-quantum CNN based method
- Title（参考訳）: ハイブリッド古典量子CNN法による水中画像のオンボード分類
- Authors: Sreeraj Rajan Warrier, D Sri Harshavardhan Reddy, Sriya Bada, Rohith Achampeta, Sebastian Uppapalli, Jayasri Dontabhaktuni,
- Abstract要約: 自律型水中車両(AUV)から撮影された水中画像は、しばしば低光度、高濁度、低コントラスト、動きブルー、過度の光散乱に悩まされる。
これらのAUVの画像のオブジェクト認識法は、水中パイプラインと光ファイバー監視、海底資源抽出、海底マッピング、水中種探査に潜在的に有用である。
我々は、AUV上でのリアルタイム水中物体認識に量子古典的ハイブリッド機械学習手法を初めて使用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater images taken from autonomous underwater vehicles (AUV's) often suffer from low light, high turbidity, poor contrast, motion-blur and excessive light scattering and hence require image enhancement techniques for object recognition. Machine learning methods are being increasingly used for object recognition under such adverse conditions. These enhanced object recognition methods of images taken from AUV's has potential applications in underwater pipeline and optical fibre surveillance, ocean bed resource extraction, ocean floor mapping, underwater species exploration, etc. While the classical machine learning methods are very efficient in terms of accuracy, they require large datasets and high computational time for image classification. In the current work, we use quantum-classical hybrid machine learning methods for real-time under-water object recognition on-board an AUV for the first time. We use real-time motion-blurred and low-light images taken from an on-board camera of AUV built in-house and apply existing hybrid machine learning methods for object recognition. Our hybrid methods consist of quantum encoding and flattening of classical images using quantum circuits and sending them to classical neural networks for image classification. The results of hybrid methods carried out using Pennylane based quantum simulators both on GPU and using pre-trained models on an on-board NVIDIA GPU chipset are compared with results from corresponding classical machine learning methods. We observe that the hybrid quantum machine learning methods show an efficiency greater than 65\% and reduction in run-time by one-thirds and require 50\% smaller dataset sizes for training the models compared to classical machine learning methods. We hope that our work opens up further possibilities in quantum enhanced real-time computer vision in autonomous vehicles.
- Abstract（参考訳）: 自律型水中車両(AUV)から撮影された水中画像は、しばしば低光度、高濁度、低コントラスト、運動色、過度の光散乱に悩まされるため、物体認識のための画像強調技術が必要である。
このような悪条件下では、物体認識に機械学習手法がますます使われてきている。
これらのAUVの画像のオブジェクト認識手法は、水中パイプラインや光ファイバー監視、海底資源抽出、海底マッピング、水中種探査などに応用できる可能性がある。
古典的な機械学習手法は精度の点で非常に効率的であるが、画像分類には大きなデータセットと高い計算時間が必要である。
現在の研究では、AUV上でのリアルタイム水中物体認識に量子古典的ハイブリッド機械学習手法を初めて使用しています。
我々は、AUVの内蔵カメラから撮影したリアルタイムのモーションブルーと低照度の画像を使用し、既存のハイブリッド機械学習手法をオブジェクト認識に適用した。
我々のハイブリッド手法は、量子回路を用いて古典的な画像の量子符号化と平坦化を行い、それらを古典的なニューラルネットワークに送信して画像分類を行う。
The results of hybrid method performed using Pennylane based quantum simulators on GPU and using pre-trained model on on on on on on on onboard NVIDIA GPU chipset were compared with corresponding classical machine learning method。
ハイブリッド量子機械学習法は,従来の機械学習法と比較して,65%以上の効率を示し,実行時間を3分の1削減し,データセットサイズを50倍に削減する。
私たちの研究が、自動運転車における量子強化リアルタイムコンピュータビジョンのさらなる可能性を開くことを願っています。
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