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

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
  • 图
  • 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

附部分预览