Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat anmärkningsvärda resultat under de senaste åren för ett brett spektrum av datorseende uppgifter. En ny arkitektur som nyligen introducerats av Sabour et al. [2017], kallas en kapsel nätverk med dynamisk routing, har visat stora initiala resultat för sifferigenkänning och liten bildklassificering. Framgången för kapselnätverk ligger i deras förmåga att bevara mer information om inmatningen genom att ersätta max-pooling lager med konvolutionella steg och dynamisk routing, vilket gör det möjligt att bevara delar av hela relationer i data. Detta bevarande av inmatningen visas genom att man rekonstruerar inmatningen från utsignalkapselvektorerna. Vårt arbete utökar användningen av kapselnätverk till uppgiften av objekt segmentering för första gången i litteraturen. Vi utökar idén om konvolutionella kapslar med lokalt sammankopplade routing och föreslår begreppet dekonvolutionella kapslar. Vidare utvidgar vi den maskerade rekonstruktionen för att rekonstruera den positiva insatsklassen. Den föreslagna convolutionaldeconvolutional kapsel nätverk, kallas SegCaps, visar starka resultat för uppgiften att objekt segmentering med betydande minskning av parameter utrymme. Som exempel applicerade vi de föreslagna SegCaps för att segmentera patologiska lungor från lågdos CT-skanningar och jämförde dess noggrannhet och effektivitet med andra U-Net-baserade arkitekturer. SegCaps kan hantera stora bildstorlekar (512 × 512) i motsats till utgångskapslar (vanligtvis mindre än 32 × 32). De föreslagna SegCaps minskade antalet parametrar för U-Net arkitektur med 95,4% samtidigt som den ger en bättre segmenteringsnoggrannhet.
Rodney och Al. I REF föreslås ett konvolutionellt dekonvolutionellt kapselnät, som utvidgar kapselnätverken till att omfatta segmentering och föreslår begreppet dekonvolutionella kapslar.
Capsules for Object Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}