論文の概要: Evaluating the Effectiveness of Hybrid Quantum-Classical Convolutional Neural Networks for Image Classification in Multiple Color Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02229v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 03:53:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:33:30.132073
• Title: Evaluating the Effectiveness of Hybrid Quantum-Classical Convolutional Neural Networks for Image Classification in Multiple Color Spaces
• Title（参考訳）: 複数の色空間における画像分類のためのハイブリッド量子-古典畳み込みニューラルネットワークの有効性の評価
• Authors: Kwok-Ho Ng, Tingting Song,
• Abstract要約: そこで本研究では,4種類のカラー空間画像の性能解析を行うためのハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク(HQCCNN)モデルを提案する。 一部のスーパークラスでは、モデルがラボ、YCrCb、HSVの色空間だけでなく、RGBよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.565361244756411
• License:
• Abstract: As the complexity and scale of image processing tasks continue to expand, quantum convolutional neural networks (QCNNs) have demonstrated the capability to improve image processing performance. These networks can accelerate processing speed and enhance classification accuracy while reducing the number of model parameters. However, these studies restrict images to the RGB color space, and the effectiveness of QCNNs in other color spaces still needs to be explored. In this work, we propose a hybrid quantum-classical convolutional neural network (HQCCNN) model to analyze performance in four different color space images: RGB, Lab, YCrCb, and HSV. Using several multi-qubit entangled gates, HQCCNN is constructed as a parameterized quantum circuit model to evaluate classification performance across these color spaces. Furthermore, we verify the effectiveness of HQCCNN on the CIFAR-100 dataset. The experimental results show that it achieves significantly greater accuracy in binary classification tasks within the RGB color space. For some superclasses, the model performs in the Lab, YCrCb, and HSV color spaces as well as or better than RGB. This serves as an essential reference for QCNN in processing various color space image data for computer vision applications.
• Abstract（参考訳）: 画像処理タスクの複雑さと規模が拡大するにつれて、量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は画像処理性能を改善する能力を示した。 これらのネットワークは処理速度を高速化し、モデルパラメータの数を減らしながら分類精度を向上させることができる。 しかし、これらの研究はRGB色空間に制限を課し、他の色空間におけるQCNNの有効性を探求する必要がある。 本研究では、RGB、Lab、YCrCb、HSVの4種類のカラー空間画像のパフォーマンスを解析するためのハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク(HQCCNN)モデルを提案する。 HQCCNNは、複数のマルチキュービットの絡み合ったゲートを用いて、パラメータ化量子回路モデルとして構成され、これらの色空間における分類性能を評価する。 さらに,CIFAR-100データセットにおけるHQCCNNの有効性を検証する。 実験結果から,RGB色空間内の2値分類タスクにおいて,精度が有意に向上することが示唆された。 一部のスーパークラスでは、モデルがラボ、YCrCb、HSVの色空間だけでなく、RGBよりも優れている。 これは、コンピュータビジョンアプリケーションのための様々なカラー空間画像データを処理する上で、QCNNにとって必須の基準となっている。

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