CVPR2019 |《胶囊网络(Capsule Networks)综述》,附93页PPT下载

2019 年 7 月 4 日 人工智能前沿讲习班

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胶囊网络(Capsule Networks)图领奖得主Geoffrey Hinton在17年提出的一种新型神经网络结构,可以克服卷积神经网络存在的一些问题。CVPR2019包含了半天的面向计算机视觉的胶囊网络教程,本文介绍其中一篇综述。



胶囊网络提供了一个有效的建模实体间局部到全局关系的方法,并可以学习视角不变表示。通过这种提升的表示学习,胶囊网络可以在多个领域下用更少的参数取得好的性能。最近,胶囊网络在视频中人类行为定位、医学图像目标分割、文本分类等任务上都取得了最好的效果。

CVPR2019包含了多个与胶囊网络相关的教程,本文介绍其中Yogesh Rawat的一篇综述PPT《Capsule Networks: A Survey》,其内容大致如下:

  • 简介

    • 早期工作

    • 基础工作

    • 视频胶囊

  • 路由

    • 动态和EM

    • 注意力

    • 多模态

    • 通用

    • 快速动态路由

  • 模态

    • 视觉:图像和视频

    • 文本

    • 3D点云

  • 问题领域

    • 分类

    • 分割

    • 定位

  • 应用

    • 关系抽取

    • 对抗检测

    • 脑瘤分类

    • 乳腺癌检测


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