Quantum LBMNet for clasification

Quantum-LBMNet est une extension innovante de LBMNet inspirée du calcul quantique, qui traite les images à l’aide de représentations de caractéristiques à valeurs complexes (parties réelle et imaginaire) et de la dynamique de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method). En combinant un calcul inspiré par la physique avec un encodage inspiré du calcul quantique, cette architecture capture efficacement les informations directionnelles et spatiales avant de générer des représentations compactes des caractéristiques pour une classification précise des images. Sa conception légère offre un excellent compromis entre efficacité computationnelle, évolutivité et performances prédictives.