1.一种量子多框目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取VOC数据集的数据并进行预处理；具体如下：获取训练集共计21503张图片、测试集10991张图片；对训练集数据进行预处理：设置图像尺寸大小为300×300像素、随机对图像的颜色进行调整、随机水平翻转图像以及更新目标框bounding box、对图像进行标准化处理以及将目标物体与默认Default Box进行匹配；测试集数据预处理：设置图像大小为

300×300像素、对图像进行标准化处理；

（2）构建量子经典混合多框目标检测模型即构建改进的多框目标检测300模型：修改多框目标检测模型的第五个额外的特征提取层；具体如下：利用多通道量子卷积神经模块替换多框目标检测模型的卷积层；第五个额外的特征提取层包括：4个卷积模块和1个多通道量子卷积神经模块；其中，每一个卷积块都由一个卷积层、一个BN层、一个Sigmoid函数组成；多通道量子卷积神经模块由量子卷积层组成； 其中，量子卷积层包括：量子态的初始化、量子比特作用层、数据解码层；

其中，量子态的初始化具体如下：利用振幅编码的方法将输入数据x编码为有n个量子比特的量子态 ，其中， ，x= ；其中，为经典输入数据的元素即图像像素值；i为索引，代表数据的索引位置；N是输入向量的维度，决定了量子态的总数；

量子比特作用层具体如下：使用N个结构相同的变分量子电路即VQC电路；每个电路负责卷积特征图的一个通道，每一个通道上的数据都是由同一个VQC电路计算得到；其中，通道数由VQC电路的个数决定；VQC电路采用RY、RZ门和CNOT门的组合作为VQC电路中量子比特之间的纠缠；具体流程如下：S1初始状态： ；

通过幅度嵌入将输入数据 加载到量子态中，产生初始态：；

S2第一个SU结构操作的应用：电路首先对量子比特对 (0, 1), (2, 3), (4, 5) 应用SU 操作，这些操作由 15 个参数 控制：；

其中U3 门是一个通用的单量子比特门，可以通过三个参数 ,  , 和   来控制，定义如下：；

U3门可以转化为 和 门的组合，即：

；

控制非门 (CNOT) 是一个两量子比特门，其矩阵形式为：；

RY 门是一个旋转门，绕 Y 轴旋转一个角度  ；其矩阵形式为：；

RZ 门是一个旋转门，绕 Z 轴旋转一个角度 ；其矩阵形式为：；

总的初始操作表示为：

；

S3第二个SU结构操作的应用：对量子比特对 (1, 2) 和 (3, 4) 应用相同的 SU 操作：；

S4第三个SU结构操作的应用：然后对量子比特对 (2, 3) 应用另一个 SU操作；使用第二组参数 ：；

S5最终状态和测量：最后，对第 3 号量子比特的 Pauli‑Z 算符进行测量，输出期望值：；

数据解码层用于将测量量子比特的状态并转化为图像的像素值并输出；

（3）对改进的多框目标检测300模型进行训练，通过mAP指标值评估量子经典混合多框目标检测模型性能。