論文の概要: Benefiting from Quantum? A Comparative Study of Q-Seg, Quantum-Inspired Techniques, and U-Net for Crack Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10713v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 16:51:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 20:05:09.754514
• Title: Benefiting from Quantum? A Comparative Study of Q-Seg, Quantum-Inspired Techniques, and U-Net for Crack Segmentation
• Title（参考訳）: 量子から得られるベネフィット : クラックセグメンテーションのためのQセグ、量子インスピレーション技術およびUネットの比較研究
• Authors: Akshaya Srinivasan, Alexander Geng, Antonio Macaluso, Maximilian Kiefer-Emmanouilidis, Ali Moghiseh,
• Abstract要約: 本研究は, クラックセグメンテーションの古典モデルと比較して, 量子および量子に着想を得た手法の性能を評価する。 以上の結果から,量子インスパイアされた量子法と量子法は,特に複雑なクラックパターンに対して,画像セグメンテーションに有望な代替手段を提供し,近未来の応用に応用できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.01256771536732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploring the potential of quantum hardware for enhancing classical and real-world applications is an ongoing challenge. This study evaluates the performance of quantum and quantum-inspired methods compared to classical models for crack segmentation. Using annotated gray-scale image patches of concrete samples, we benchmark a classical mean Gaussian mixture technique, a quantum-inspired fermion-based method, Q-Seg a quantum annealing-based method, and a U-Net deep learning architecture. Our results indicate that quantum-inspired and quantum methods offer a promising alternative for image segmentation, particularly for complex crack patterns, and could be applied in near-future applications.
• Abstract（参考訳）: 古典的および現実世界のアプリケーションを強化するための量子ハードウェアの可能性を探ることは、現在進行中の課題である。 本研究は, クラックセグメンテーションの古典モデルと比較して, 量子および量子に着想を得た手法の性能を評価する。 コンクリート試料の注釈付きグレースケール画像パッチを用いて,古典平均ガウス混合法,量子インスパイアされたフェルミオン法,Q-Seg量子アニール法,U-Net深層学習アーキテクチャをベンチマークした。 以上の結果から,量子インスパイアされた量子法と量子法は,特に複雑なクラックパターンに対して,画像セグメンテーションに有望な代替手段を提供し,近未来の応用に応用できることが示唆された。

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