計(jì)算機(jī)視覺(jué)，作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，致力于模擬人類視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)圖像或視頻等視覺(jué)數(shù)據(jù)的理解與分析能力。它涵蓋了圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等一系列復(fù)雜任務(wù)，廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析、安防監(jiān)控等多個(gè)領(lǐng)域。然而，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷膨脹和任務(wù)復(fù)雜度的日益提升，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法在處理大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)時(shí)遇到了性能瓶頸。微算法科技(NASDAQ：MLGO)研究量子視覺(jué)計(jì)算，探索量子計(jì)算與經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合，開發(fā)量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QCNN）架構(gòu)，利用量子力學(xué)原理提升傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的性能。
量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QCNN）架構(gòu)是一種創(chuàng)新性的計(jì)算模型，它巧妙地將量子計(jì)算的并行性與經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力相結(jié)合。在QCNN中，量子比特（qubit）作為信息的基本載體，利用量子態(tài)的疊加和糾纏特性，實(shí)現(xiàn)多個(gè)計(jì)算任務(wù)的并行處理。同時(shí)，借鑒經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、降維和分類，從而在提升計(jì)算速度的同時(shí)，增強(qiáng)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)旨在讓計(jì)算機(jī)像人類視覺(jué)系統(tǒng)一樣去理解、分析圖像或視頻等視覺(jué)數(shù)據(jù)，涉及圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等諸多任務(wù)；量子計(jì)算則憑借量子比特的疊加、糾纏等獨(dú)特量子特性，具備強(qiáng)大的并行計(jì)算能力和特殊的信息處理方式。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：從多渠道收集圖像或視頻數(shù)據(jù)，隨后篩選并整理，去除質(zhì)量不佳、不符合要求的數(shù)據(jù)。對(duì)留下的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括歸一化像素值、調(diào)整圖像尺寸、校正與增強(qiáng)色彩等，使其符合后續(xù)處理規(guī)范。
量子態(tài)編碼：依照特定規(guī)則，將預(yù)處理后的圖像特征映射到量子比特上，轉(zhuǎn)化為量子態(tài)形式。利用量子態(tài)疊加和糾纏特性，構(gòu)建特征間的關(guān)聯(lián)，形成復(fù)雜特征關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。
量子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（QCNN）處理：量子卷積層借助量子并行性，同時(shí)運(yùn)用多個(gè)卷積核對(duì)量子態(tài)表示的特征進(jìn)行提取，挖掘深層次特征。量子池化層對(duì)提取的特征做降維處理，保留關(guān)鍵特征，減輕后續(xù)計(jì)算負(fù)擔(dān)。量子全連接層綜合分析降維后的特征，依據(jù)量子態(tài)關(guān)聯(lián)進(jìn)行分類判斷。
量子測(cè)量與輸出：通過(guò)合適的量子測(cè)量操作，將量子態(tài)結(jié)果轉(zhuǎn)化為經(jīng)典數(shù)據(jù)形式。輸出如目標(biāo)類別、位置等相關(guān)信息，同時(shí)依據(jù)應(yīng)用反饋來(lái)優(yōu)化整個(gè)流程。
微算法科技的QCNN架構(gòu)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，QCNN可以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路標(biāo)識(shí)、車輛和行人等關(guān)鍵元素的快速準(zhǔn)確識(shí)別，提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性。在醫(yī)療影像分析領(lǐng)域，QCNN能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)影像的快速準(zhǔn)確診斷，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案的制定。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，QCNN能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)監(jiān)控視頻中異常行為的實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警，提高安全防范的效率和準(zhǔn)確性。此外，QCNN還可以廣泛應(yīng)用于智能制造、航空航天、智慧城市等多個(gè)領(lǐng)域，推動(dòng)相關(guān)行業(yè)的技術(shù)升級(jí)和智能化轉(zhuǎn)型。
未來(lái)，微算法科技(NASDAQ：MLGO)的量子視覺(jué)計(jì)算技術(shù)有望持續(xù)優(yōu)化升級(jí)。隨著量子計(jì)算技術(shù)的進(jìn)一步成熟以及硬件成本的不斷降低，其將在更多領(lǐng)域得到推廣應(yīng)用，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)乃至整個(gè)人工智能領(lǐng)域帶來(lái)更大的變革，創(chuàng)造更多的價(jià)值與可能�？梢灶A(yù)見，量子視覺(jué)計(jì)算技術(shù)會(huì)逐漸成為眾多行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，引領(lǐng)我們走向更加智能、高效的數(shù)字化未來(lái)，在科技發(fā)展的浪潮中持續(xù)綻放光彩，不斷拓展人類利用視覺(jué)數(shù)據(jù)的能力邊界，開啟全新的應(yīng)用篇章。
