Abstract-Capsule nätverk är en ny arkitektur för att koda egenskaperna och rumsliga relationer för funktionen i en bild, som visar uppmuntrande resultat på bildklassificering. Det ursprungliga kapselnätverket är dock inte lämpligt för vissa klassificeringsuppgifter, där målobjekten är komplexa interna representationer. Därför föreslår vi ett flerskaligt kapselnätverk som är mer robust och effektivt för funktionsrepresentation i bildklassificeringen. Det föreslagna flerskaliga kapselnätet består av två steg. I det första steget erhålls strukturell och semantisk information genom multi-scale funktionsextraktion. I det andra steget är hierarkin av funktioner kodad till flerdimensionella primära kapslar. Dessutom föreslår vi en förbättrad avhopp för att öka robustheten i kapselnätet. Experimentella resultat visar att vår metod har en konkurrenskraftig prestanda på FashionMNIST och CIFAR10 dataset.
Arbetet i REF utvidgar kapselsystemet till att omfatta en hierarki med flera skalor.
MS-CapsNet: A Novel Multi-Scale Capsule Network
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters', 'journal': 'IEEE Signal Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}