摘要
本发明公开了一种基于量子迁移的遥感图像识别方法、系统、设备和产品，涉及遥感图像识别技术领域，通过获取预训练的用于识别预设目标的深度学习模型，提取所述深度学习模型的高层特征；通过角度编码将所述高层特征编码为量子态，并构建以指定量子比特为中心的多比特纠缠态，形成量子神经网络；根据预训练的所述深度学习模型和所述量子神经网络，形成混合迁移模型；对所述混合迁移模型进行训练，将待识别遥感图像输入至训练后的混合迁移模型，识别得到预设目标。采用本发明实施例，能够降低模型参数量，同时利用经典计算机的算力和量子计算机的全局特征，满足遥感图像的精准识别需求。
