一种基于量子混合卷积神经网络模型的图像检测方法

本发明公开了一种基于量子混合卷积神经网络模型的图像检测方法，以提升图像分类的准确性和效率。图像检测方法，包括以下步骤：S1，将图像数据输入到量子混合卷积神经网络中，经过输入层进行特征提取；S2，将提取的特征通过量子卷积层进行处理，量子卷积层包括参数化的量子电路，使用量子门对图像特征进行高效卷积运算；S3，将量子卷积层的输出转换为经典神经网络可处理的特征，并通过全连接层对图像进行分类；S4，利用交叉熵损失函数优化分类模型，采用Adam优化器进行训练，最终输出图像检测结果。本发明通过引入量子卷积层，提升了模型在处理大规模数据集时的计算效率。通过实验分析，QCCNN模型在高维特征提取方面展现出更高的鲁棒性。