دانلود مقاله انگلیسی رایگان:پردازش تصویر کوانتومی کلاسیک برای طبقه بندی صحنه - 2022
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی محاسبات کوانتومی رایگان
  • Quantum–Classical Image Processing for Scene Classification Quantum–Classical Image Processing for Scene Classification
    Quantum–Classical Image Processing for Scene Classification

    دسته بندی:

    محاسبات کوانتومی - Quantum-Computing


    سال انتشار:

    2022


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Quantum–Classical Image Processing for Scene Classification


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    پردازش تصویر کوانتومی کلاسیک برای طبقه بندی صحنه


    منبع:

    ieee - ieee Sensors Letters;2022;6;6;10:1109/LSENS:2022:3173253


    نویسنده:

    Avinash Chalumuri; Raghavendra Kune; S. Kannan; B. S. Manoj


    چکیده انگلیسی:

    Deep-learning-based convolutional neural network (CNN) models are prominent in processing and analyzing sensor signal data, such as images for classification. Data augmentation is a powerful technique used in training such models to avoid overfitting and to improve accuracy. This letter proposes a data augmentation technique using a quantum circuit for image data. The proposed quantum circuit is suitable to implement on real hardware provided by the IBM Quantum Experience platform. In comparison with other classical data augmentation techniques, the proposed technique increased the prediction accuracy of the CNN from 68.65 to 76.03%. However, CNN models for image classification use many parameters during the training process. Quantum computers can efficiently handle large-scale data inputs using qubits for information processing. Hence, we also propose a hybrid quantum–classical convolutional neural network model (HQCNN) for scene classification. The proposed model uses a combination of CNN layers and quantum layers to process images. The proposed HQCNN reduces parameters used for training due to the use of quantum layers in the model. Our experimental results show that the proposed HQCNN can classify the scenes in the UC Merced land-use dataset with an accuracy of 85.28% compared to the other models.
    Index Terms—Sensor signal processing | hybrid model | quantum–classical computing | scene classification | sensor signal processing.


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 4
    حجم فایل: 897 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 6085 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 6085 :::::::: افراد آنلاین: 68