May, 2018

CapsNet 图像分类的性能比较评估

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TL;DR通过使用四个不同的数据集（包括人脸、交通标志和日常物品图像）来评估 CapsNet 算法与传统分类器的性能。结果表明，CapsNet 是一种有前途的图像分类技术，但其分类准确性低于传统分类器的平均准确度值，且需要大量计算资源。
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发现论文，激发创造
  • 胶囊网络应对医学图像数据挑战

    比较 Capsule 网络和卷积神经网络（ConvNets），评估其在医学影像分析中使用少量标注数据和不平衡分类数据的表现，发现 Capsule 网络可以用较少的数据实现相同或更好的性能，并且更具有鲁棒性，非常有前景。

    Jul, 2018

  • 面向多标签分类的上下文感知胶囊网络

    我们提出了一种改进的胶囊网络架构，包括新的路由权重初始化技术、利用条件随机场利用主要胶囊激活之间的语义关系的改进 CapsNet 设计和基于 Cholesky 变换的相关模块，为多标签分类任务提供了更好的可扩展性。

    Oct, 2018

  • 深度 Capsule 网络

    DeepCaps 是一个使用三维卷积动态路由算法的深度胶囊网络架构，通过引入识别物理属性的类独立编码器网络，使用重构损失作为正则化项，实现在 CIFAR10，SVHN 和 Fashion MNIST 上胶囊网络领域最先进的结果，并减少 68％的参数。

    Apr, 2019

  • 胶囊网络在复杂数据上的性能

    本文介绍了卷积神经网络的两个不足之处：不能考虑特征之间的重要空间关系和缺乏旋转不变性。为了解决这个问题，Hinton 等人提出了一种新型神经网络 —— 胶囊网络，该网络采用动态路由和重构正则化技术，具有旋转不变性和空间感知能力。在 MNIST 数据集上进行测试，胶囊网络的测试错误率为 0.25％，优于以前 0.39％的基准。同时，我们还尝试找到最佳配置组合，以在 CIFAR10 数据集上获得最佳测试结果。

    Dec, 2017

  • RobCaps: 对胶囊网络抗仿射变换和对抗攻击的鲁棒性评估

    本文对 CapsNets 的鲁棒性进行系统分析与评估，与传统卷积神经网络进行全面比较，结果表明 CapsNets 在对抗性样本和仿射变换方面具有更好的鲁棒性，且动态路由对提高 CapsNets 的鲁棒性不贡献太多，而主要的贡献来源于通过胶囊实现的分层特征学习。

    Apr, 2023

  • 推动胶囊网络的极限

    Google Brain 提出了 Capsule Networks，它们通过使用向量输出来表示实体存在，与标量输出表示特征存在的常规 CNN 不同。我们的研究目的是测试 Capsule Networks 在不同的方法下的表现和表达性，包括测试 MNIST 数据集，探索 Capsule Networks 的内部嵌入空间和误差来源。

    Mar, 2021

  • 密集多样胶囊网络：让胶囊学习更好

    该研究提出了两种改进型的 Capsule Networks，即 Dense Capsule Networks 和 Diverse Capsule Networks，以解决 CNNs 内在局限性，分别在标准数据集 MNIST，SVHN 和 CIFAR-10 上实验结果表明两种改进架构具有更好的性能和更少的训练迭代次数和参数数量。

    May, 2018

  • 高效的胶囊网络：具有自注意力路由的胶囊网络

    本文探讨了胶囊网络的效率问题，使用仅拥有 160K 个参数且具有高度并行可处理路由的极端架构，证明了我们提出的架构仍能够在三个不同的数据集上取得最先进的结果，并成功地开发了一种新型的非迭代路由算法。实验证明了我们方法的有效性和胶囊网络嵌入更易于泛化的视觉表示的能力。

    Jan, 2021

  • CardioCaps：基于注意力的胶囊网络用于类别不平衡的心脏超声图分类

    通过使用动态路由神经胶囊网络（DR-CapsNets）和注意力机制，本论文提出了一种名为 CardioCaps 的新型 DR-CapsNet 架构，用于不平衡分类的超声心动图分类，该模型在面对类别不均衡的情况下具有较高的鲁棒性，同时胜过传统的机器学习方法和其他深度学习方法。

    Mar, 2024

  • 使用胶囊网络进行交通标志检测的新型深度学习模型

    该论文提出了一种使用胶囊网络的交通标志检测新方法，通过动态路由和路由协议算法，胶囊网络可以更好地捕获图像的姿态、视角和方向，提高了自主车辆交通标志检测的可靠性和准确性。

    May, 2018