一种基于量子卷积神经网络的图像分类方法、系统、设备、介质及产品

本申请公开了一种基于量子卷积神经网络的图像分类方法、系统、设备、介质及产品，涉及图像分类领域，该方法包括获取待分类图像；对待分类图像进行预处理，得到处理后的待分类图像；利用量子编码技术，将处理后的待分类图像转换为量子图像信息；根据量子图像信息，利用图像分类模型，确定待分类图像的类别；其中，图像分类模型是利用训练数据集对量子卷积神经网络进行训练得到的；量子卷积神经网络包括依次连接的量子纠缠层、量子卷积层、量子池化层和量子全连接层。本申请采用量子卷积神经网络对图像进行分类，充分利用量子纠缠和叠加特性，有效提升了网络的分类性能和整体精度。