此论文提出了 3D 点胶囊网络作为自动编码器的一个改进，它能处理稀疏的三维点云数据并保留其空间结构。动态路由和其独特的二维潜在空间使其改进了几个与点云相关的常见任务，如物体分类、物体重建和部分分割，并能使其实现部分插值和替换。

Dec, 2018

本文介绍了 3DCapsule 的概念，它是最近引入的 Capsule 概念的 3D 扩展，可以应用于无序点集。通过引入 ComposeCaps 层以替代空间相关的特征映射，学习可以被 3DCapsule 应用的新映射。通过消融实验表明，在其他 3D 点集分类架构中应用 3DCapsule 时，其性能得到改善，特别是在噪声数据方面。与最先进的方法进行比较得到本方法的性能优于传统方法。

Nov, 2018

提出一种能够处理点云的三维胶囊模块，它对于三维旋转和移动具有等变性，并且对于输入点的排列具有不变性；该模块通过四元数上的新颖动态路由过程来建立端到端的变换等变性；此外，作者在理论上将胶囊之间的动态路由与欧几里德旋转平均算法相连接，通过此连接，证明了这种路由方式能够被解释为对胶囊投票进行鲁棒的旋转平均，进而在大型数据集上进行了实验验证。

Dec, 2019

我们在本文中介绍了一种新颖的非迭代路由机制，受可训练原型聚类的启发，旨在减少计算复杂性，提高性能效果，同时使用共享的胶囊子空间降低训练过程中的内存需求。通过在 Imagewoof 数据集上的测试结果表明，我们的方法相较当前最佳的非迭代胶囊网络表现出更好的结果，且能够处理计算上过于复杂的情况，从而进一步增强操作效率与性能，为胶囊网络在日益复杂的计算场景中的应用铺平了道路。

Jul, 2023

通过优化胶囊网络中的动态路由方法，提高路由效率，以实现与其他领先方法相媲美的性能表现。

May, 2018

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

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

该论文研究了 CapsNets（胶囊网络）的吸引人之处，并聚焦于解锁其全部潜能的三个关键问题：路由算法的有效性、提取更有效的第一层胶囊、以及胶囊网络中的部分关系学习。此外，还展示了 CapsNets 在实际应用中的潜力，包括无人机的自主定位、合成数据集中的四元数旋转预测和生物医学成像中的肺结节分割。该论文的研究结果对于深入理解 CapsNets 并突破复杂的计算机视觉挑战具有重要意义。

May, 2024

提出了一种名为 CAPNet 的不可分辨投影模块，采用多个前景掩膜作为监督数据，通过连续逼近点云点来建立投影模型，通过 'affinity loss' 损失公式规避了稀疏投影问题，显著优于现有基于投影的方法，可在缺乏大量 3D 数据的情况下构建高质量 3D 重建。

Nov, 2018

研究 CapsNet 的路由对模型拟合的影响，胶囊表征如何帮助发现数据分布中的全局结构以及学习的数据表征如何适应和推广到新任务。研究结果表明，路由操作决定胶囊向上图层传递信息的确定性，适当的确定性与模型适应度相关；在数据已知 2D 结构的实验中，胶囊表征比标准 CNN 中的神经元更有意义；与标准 CNN 的神经元相比，延续层的胶囊更适应新的数据分布。

Oct, 2018