論文の概要: QPredSGG: Hybrid Quantum Predicate Learning for Long-Tailed Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04689v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 10:15:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.677432
• Title: QPredSGG: Hybrid Quantum Predicate Learning for Long-Tailed Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: QPredSGG: 時系列グラフ生成のためのハイブリッド量子述語学習
• Abstract要約: シーングラフ生成(SGG)は、オブジェクトとその相互作用に対する関係推論を必要とする。 古典的なSGGモデルは、しばしばデータセット統計に依存し、頻繁な関係に対するバイアスのある予測をもたらす。 本研究は,古典的述語ヘッドであるCausal Feature Enhancement Network (CFEN) を,重み付きクロスエントロピーを用いて学習した量子述語ヘッド (QP-Head) に置き換えることで,SGGのためのハイブリッド量子述語分類器を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.417944170423441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene Graph Generation (SGG) requires relational reasoning over objects and their interactions, but performance is often limited by severe long-tail predicate imbalance. Classical SGG models frequently rely on dataset statistics, leading to biased predictions toward frequent relations rather than fine-grained semantic predicates. Although existing debiasing strategies improve mean recall, predicate classification in current frameworks still often depends on large classical decision modules with high parameter cost. This work introduces a hybrid quantum predicate classifier for SGG by replacing the classical predicate head in Causal Feature Enhancement Network (CFEN) with a Quantum Predicate Head (QP-Head) trained using weighted cross-entropy. To the best of our knowledge, this is among the first studies to evaluate a hybrid quantum architecture for scene graph predicate classification on Visual Genome 150. We study the effect of qubit count, encoding strategy, entangling structure, and circuit depth on relational prediction. The best 4-qubit QP-Head uses Amplitude Embedding and Strongly Entangling Layers to compress 4096-dimensional pair features into a 16-dimensional quantum-compatible representation, corresponding to a 256$\times$ reduction. It achieves an mR@100 of 57.25%, compared with 41.1% for the classical CFEN reference, while using only 96 trainable quantum parameters. Scaling to 8 qubits maintains strong long-tail performance, reaching an mR@100 of 55.38% with 384 quantum parameters, while the depth analysis shows a trade-off between expressibility and runtime overhead. These results suggest that compact hybrid quantum predicate heads can support parameter-efficient long-tail relational classification in complex visual reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: シーングラフ生成(SGG)は、オブジェクトとその相互作用に対する関係推論を必要とするが、非常に長い尾の述語の不均衡によって性能が制限されることが多い。 古典的なSGGモデルは、しばしばデータセット統計に頼り、微粒なセマンティックな述語ではなく、頻繁な関係に対する偏りのある予測をもたらす。 既存のデバイアスング戦略は平均的リコールを改善するが、現在のフレームワークにおける述語分類は依然としてパラメータコストの高い大規模な古典的決定モジュールに依存していることが多い。 本研究は,古典的述語ヘッドであるCausal Feature Enhancement Network (CFEN) を,重み付きクロスエントロピーを用いて学習した量子述語ヘッド (QP-Head) に置き換えることで,SGGのためのハイブリッド量子述語分類器を導入する。 我々の知る限り、これはVisual Genome 150のシーングラフ述語分類のためのハイブリッド量子アーキテクチャを評価する最初の研究である。 本研究では, 量子ビット数, 符号化戦略, エンタングリング構造, 回路深さが関係予測に与える影響について検討する。 最良の4量子QPヘッドは、振幅埋め込みと強いエンタングリング層を使用して、4096次元の対の機能を16次元の量子互換表現に圧縮し、256$\times$ reductionに対応する。 mR@100 は 57.25% であり、古典的な CFEN 参照では 41.1% であり、96 個の量子パラメータしか使用していない。 8量子ビットへのスケーリングは強力なロングテール性能を維持し、55.38%のmR@100に達し、384の量子パラメータを持つ。 これらの結果から,コンパクトなハイブリッド量子述語ヘッドは,複雑な視覚的推論タスクにおけるパラメータ効率のよいロングテールリレーショナル分類をサポートできることが示唆された。

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