【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于量子机器学习的服装分类方法及系统。
技术介绍
1、随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，人们对于服装的需求也越来越高。对于服装图片的快速分类，能够有效帮助服装设计师快速地在海量的服装图片中，迅速的得到目标类别的服装图片，从而极大的提高了服装设计师的效率。
2、目前，已经有研究人员将量子机器学习方案应用到了服装分类领域。量子机器学习方案具有极强的安全性，在服装分类领域具有较好的应用前景。但是，由于服装与服装之间的相似性较大，目前的应用量子机器学习技术的服装分类方案，往往存在可靠性较低、精确性较差的缺陷。而且，服装图片的分类需求，往往需要针对海量的图片进行快速分类，而现有的应用量子机器学习技术的服装分类方案在处理海量服装图片的分类过程中，会需要大量的存储资源来保存对应的信息，这也在一定程度上提高了这类服装分类方案的成本。
技术实现思路
1、本专利技术的目的之一在于提供一种可靠性高、精确性好且占用资源较低的基于量子机器学习的服装分类方法
2、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于量子机器学习的服装分类方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于量子机器学习的服装分类方法，其特征在于步骤S1所述的用于服装分类的图片数据信息，具体包括上身T恤图片数据、裤子图片数据、套头衫图片数据、裙子图片数据、外套图片数据、凉鞋图片数据、衬衫图片数据、运动鞋图片数据、包图片数据和短靴图片数据；并针对每一张图片数据，进行标注。
3.根据权利要求2所述的基于量子机器学习的服装分类方法，其特征在于步骤S2所述的基于硬注意力机制和量子机器学习方案，构建服装分类初始模型，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于量子机器学习的服装分类方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于量子机器学习的服装分类方法，其特征在于步骤s1所述的用于服装分类的图片数据信息，具体包括上身t恤图片数据、裤子图片数据、套头衫图片数据、裙子图片数据、外套图片数据、凉鞋图片数据、衬衫图片数据、运动鞋图片数据、包图片数据和短靴图片数据；并针对每一张图片数据，进行标注。
3.根据权利要求2所述的基于量子机器学习的服装分类方法，其特征在于步骤s2所述的基于硬注意力机制和量子机器学习方案，构建服装分类初始模型，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于量子机器学习的服装分类方法，其特征在于所述的量子振幅编码模块用于将输入的经典图片进行量子编码，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于量子机器学习的服装分类方法，其特征在于所述的基于硬注意力机制构建灵活神谕模块，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于量子机器学习的服装分类方法，其特征在于所述的基于grov...
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