論文の概要: Classification and reconstruction for single-pixel imaging with classical and quantum neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12506v2
- Date: Mon, 22 Jul 2024 09:56:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 00:02:42.568154
- Title: Classification and reconstruction for single-pixel imaging with classical and quantum neural networks
- Title（参考訳）: 古典的および量子ニューラルネットワークを用いた単画素画像の分類と再構成
- Authors: Sofya Manko, Dmitry Frolovtsev,
- Abstract要約: 本研究では,ハダマール基底パターンを用いた1画素イメージング実験を行った。
これらの測定値に基づいて画像の分類と再構成を行うアルゴリズムを開発した。
- 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: Single-pixel cameras are effective solution for imaging outside the visible spectrum where traditional CMOS/CCD cameras have challenges. Combined with machine learning, they can analyze images quickly enough for practical applications. Solving the problem of high-dimensional single-pixel visualization can potentially be accelerated using quantum machine learning, thereby expanding the range of practical problems. In this work we simulated a single-pixel imaging experiment using Hadamard basis patterns, where images from the MNIST handwritten digit dataset were used as objects. There were selected 64 measurements with maximum variance (6% of the number of pixels in the image). We created algorithms for classifying and reconstruction images based on these measurements using classical fully connected neural networks and parameterized quantum circuits. Classical and quantum classifiers showed accuracies of 96% and 95% respectively after 6 training epochs, which is quite competitive result. Image reconstruction was also demonstrated using classical and quantum neural networks after 10 training epochs, the structural similarity index measure values were 0.76 and 0.25, respectively, which indicates that the problem in such a formulation turned out to be too difficult for quantum neural networks in such a configuration for now.
- Abstract（参考訳）: シングルピクセルカメラは、従来のCMOS/CCDカメラに課題がある可視スペクトルの外での撮像に有効なソリューションである。
機械学習と組み合わせることで、実用用途に十分な速度で画像を解析することができる。
高次元の単一ピクセル可視化の問題を量子機械学習で解くことで、現実的な問題の範囲を広げることができる。
本研究では,MNIST手書きディジットデータセットの画像をオブジェクトとして用いた,Hadamardベースパターンを用いた1画素イメージング実験をシミュレーションした。
最大ばらつき(画像中の画素数の6%)で64個の測定値が選択された。
我々は、古典的な完全連結ニューラルネットワークとパラメータ化量子回路を用いて、これらの測定に基づいて画像の分類と再構成を行うアルゴリズムを開発した。
古典的分類器と量子分類器は6つの訓練エポックの後にそれぞれ96%と95%の精度を示したが、これは非常に競合的な結果である。
画像再構成は、古典的ニューラルネットワークと量子ニューラルネットワークを用いて10の訓練後、それぞれ0.76と0.25という構造的類似度指数測定値を用いて実証された。
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