Capsule Networks (CapsNets)

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Wie funktionieren Capsule Networks?

Capsule Networks bestehen aus mehreren Schichten von Kapseln, die ihre Informationen über Dynamic Routing weitergeben:

• Kapseln: Erkennen Merkmale in den Eingangsdaten und speichern zusätzliche Informationen über deren Parameter.
• Dynamic Routing: Bestimmt, welche Kapseln Informationen an welche nachgelagerten Kapseln weiterleiten. Dies ermöglicht es, Hierarchien von Objekten besser zu modellieren.
• Vektor-Repräsentation: Statt einzelner Aktivierungen arbeiten Kapseln mit Vektoren oder Matrizen, die reichhaltigere Informationen transportieren.

Praxisbeispiele:

• Bildklassifikation: Robuste Erkennung von Objekten, auch wenn diese teilweise verdeckt oder verdreht sind.
• Medizinische Bildanalyse: Erkennung von Tumoren oder Anomalien in Röntgenbildern und MRTs.
• Autonomes Fahren: Bessere Identifizierung von Verkehrsschildern und Objekten in komplexen Umgebungen.
• Industrie: Qualitätskontrolle bei variierenden Perspektiven von Produkten.

Vorteile:

• Hierarchische Erkennung: Erfasst nicht nur Objekte, sondern auch deren räumliche Beziehungen.
• Robustheit: Unempfindlicher gegenüber Transformationen wie Rotation oder Skalierung.
• Effizienz: Kann mit weniger Trainingsdaten bessere Ergebnisse erzielen.

Herausforderungen:

• Rechenaufwand: Dynamic Routing ist komplexer und langsamer als Standard-CNNs.
• Forschung: Noch nicht so weit verbreitet in Praxis und Frameworks.
• Konkurrenz durch Transformer: Moderne Vision Transformer erreichen oft vergleichbare oder bessere Ergebnisse.

Verwandte Begriffe:

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