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Earth Observation Data Classification with Quantum Classical Convolutional Neural Network

Fan, Fan und Shi, Yilei und Zhu, Xiao Xiang (2022) Earth Observation Data Classification with Quantum Classical Convolutional Neural Network. In: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 191-194. IGARSS 2022, 2022-07-17 - 2022-07-22, Kuala Lumpur, Malaysia. doi: 10.1109/IGARSS46834.2022.9883949.

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Kurzfassung

Due to the rapid growth of earth observation (EO) data and the complexity of machine learning models, the high requirement on the computation power for EO data analysis becomes a bottleneck. Exploiting quantum computing might tackle this challenge in the future. In this paper, we present a hybrid quantum-classical convolutional neural network (QC-CNN) to classify EO data which can accelerate feature extraction compared with its classical counterpart and handle multi-category classification tasks with reduced quantum resources. The model’s validity is verified with the Overhead-MNIST dataset through the TensorFlow Quantum platform.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/189794/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Earth Observation Data Classification with Quantum Classical Convolutional Neural Network
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fan, FanFan.Fan (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shi, Yileiyilei.shi (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS46834.2022.9883949
Seitenbereich:Seiten 191-194
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Earth Observation, Image Classification, Quantum Machine Learning, Quantum Circuit
Veranstaltungstitel:IGARSS 2022
Veranstaltungsort:Kuala Lumpur, Malaysia
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:17 Juli 2022
Veranstaltungsende:22 Juli 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Fan, Fan
Hinterlegt am:09 Nov 2022 14:04
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:51

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