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一种基于量子经典混合神经网络的图像分割方法及装置 

申请/专利权人:本源量子计算科技(合肥)股份有限公司

申请日:2022-03-01

公开(公告)日:2024-06-14

公开(公告)号:CN116740343B

主分类号:G06V10/26

分类号:G06V10/26;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/08;G06N10/20;G06N10/60

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.06.14#授权;2023.09.29#实质审查的生效;2023.09.12#公开

摘要:本发明公开了一种基于量子经典混合神经网络的图像分割方法及装置,方法包括:获取目标图像;其中,所述目标图像为灰度图像或彩色图像;将所述目标图像输入预先训练完成的、用于图像分割的量子经典混合神经网络;其中,所述量子经典混合神经网络包括:用于特征提取的量子卷积网络和用于语义分割的经典神经网络,所述量子经典混合神经网络基于所述目标图像对应的训练图像及其对应的标签图像训练确定;运行所述量子经典混合神经网络,输出所述目标图像对应的分割图像。利用本发明实施例,能够实现量子计算在图像分割领域的应用,以发挥量子计算的并行加速优势,并补充相关技术的空白。

主权项:1.一种基于量子经典混合神经网络的图像分割方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标图像;其中,所述目标图像为灰度图像或彩色图像;将所述目标图像输入预先训练完成的、用于图像分割的量子经典混合神经网络;其中,所述量子经典混合神经网络包括:用于特征提取的量子卷积网络和用于语义分割的经典神经网络,所述量子经典混合神经网络基于所述目标图像对应的训练图像及其对应的标签图像训练确定;针对所述目标图像的每一组像素值,依次运行所述量子卷积网络中编码所述目标图像的量子态编码模块、提取所述目标图像对应量子态的特征的量子卷积模块和输出卷积结果的量子测量模块,得到所述每一组像素值对应的特征值,根据所述每一组像素值对应的特征值,确定所述目标图像对应的目标特征图;将所述目标特征图输入所述经典神经网络,输出所述目标图像对应的分割图像。

全文数据:

权利要求:

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