論文の概要: Quantum-enhanced Computer Vision: Going Beyond Classical Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07317v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 17:59:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.694264
• Title: Quantum-enhanced Computer Vision: Going Beyond Classical Algorithms
• Title（参考訳）: 量子コンピュータービジョン:古典的なアルゴリズムを超える
• Authors: Natacha Kuete Meli, Shuteng Wang, Marcel Seelbach Benkner, Michele Sasdelli, Tat-Jun Chin, Tolga Birdal, Michael Moeller, Vladislav Golyanik,
• Abstract要約: QeCV(Quantum-enhanced Computer Vision)は、コンピュータビジョン、機械学習、量子コンピューティングの交差点における新しい研究分野である。 量子コンピューティングの助けを借りて、視覚信号の処理や解釈の仕方を変える可能性が高い。 本調査はQeCVに関する既存の文献に貢献し,本研究分野の総合的なレビューを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.573955644831386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum-enhanced Computer Vision (QeCV) is a new research field at the intersection of computer vision, optimisation theory, machine learning and quantum computing. It has high potential to transform how visual signals are processed and interpreted with the help of quantum computing that leverages quantum-mechanical effects in computations inaccessible to classical (i.e. non-quantum) computers. In scenarios where existing non-quantum methods cannot find a solution in a reasonable time or compute only approximate solutions, quantum computers can provide, among others, advantages in terms of better time scalability for multiple problem classes. Parametrised quantum circuits can also become, in the long term, a considerable alternative to classical neural networks in computer vision. However, specialised and fundamentally new algorithms must be developed to enable compatibility with quantum hardware and unveil the potential of quantum computational paradigms in computer vision. This survey contributes to the existing literature on QeCV with a holistic review of this research field. It is designed as a quantum computing reference for the computer vision community, targeting computer vision students, scientists and readers with related backgrounds who want to familiarise themselves with QeCV. We provide a comprehensive introduction to QeCV, its specifics, and methodologies for formulations compatible with quantum hardware and QeCV methods, leveraging two main quantum computational paradigms, i.e. gate-based quantum computing and quantum annealing. We elaborate on the operational principles of quantum computers and the available tools to access, program and simulate them in the context of QeCV. Finally, we review existing quantum computing tools and learning materials and discuss aspects related to publishing and reviewing QeCV papers, open challenges and potential social implications.
• Abstract（参考訳）: QeCV(Quantum-enhanced Computer Vision)は、コンピュータビジョン、最適化理論、機械学習、量子コンピューティングの交差点における新しい研究分野である。 これは、古典的(量子でない)コンピュータに到達できない計算における量子力学的効果を利用する量子コンピューティングの助けを借りて、視覚信号の処理や解釈の仕方を変える可能性がある。 既存の非量子法が妥当な時間内に解を見つけられなかったり、近似的な解のみを計算できなかった場合、量子コンピュータは複数の問題クラスに対してより優れた時間スケーラビリティを提供することができる。 パラメトリクス量子回路は、長期的には、コンピュータビジョンにおける古典的ニューラルネットワークの相当な代替品となる。 しかし、量子ハードウェアとの互換性を実現し、コンピュータビジョンにおける量子計算パラダイムの可能性を明らかにするために、特殊で基本的な新しいアルゴリズムを開発する必要がある。 本調査はQeCVに関する既存の文献に貢献し,本研究分野の総合的なレビューを行った。 コンピュータビジョンコミュニティのための量子コンピューティングのリファレンスとして設計されており、コンピュータビジョンの学生、科学者、およびQeCVに慣れたい背景を持つ読者をターゲットにしている。 本稿では、量子ハードウェアとQeCV法と互換性のある定式化のためのQeCVの包括的紹介、および方法について、ゲートベースの量子コンピューティングと量子アニールという2つの主要な量子計算パラダイムを活用する。 量子コンピュータの動作原理と、QeCVのコンテキストでそれらにアクセスし、プログラムし、シミュレートするための利用可能なツールについて詳しく述べる。 最後に、既存の量子コンピューティングツールと学習教材をレビューし、QeCV論文の公開とレビュー、オープンチャレンジ、潜在的な社会的意味について論じる。

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