基于深度与量子神经网络的交通标志分类
计算机视觉与模式识别
2023-11-14 v1
摘要
量子神经网络（QNN）是一项新兴技术，可用于包括计算机视觉在内的许多应用。在本文中，我们提出了一个使用混合量子-经典卷积神经网络实现的交通标志分类系统。在德国交通标志识别基准（German Traffic Sign Recognition Benchmark）数据集上的实验表明，目前 QNN 并未超越经典的 DCNN（深度卷积神经网络），但仍能提供超过 90% 的准确率，并且无疑是先进计算机视觉中一种有前景的解决方案。
引用
@article{arxiv.2209.15251,
title = {Traffic Sign Classification Using Deep and Quantum Neural Networks},
author = {Sylwia Kuros and Tomasz Kryjak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.15251},
year = {2023}
}
备注
Accepted for the ICCVG 2022 conference