Deep Learning： Dynamic Routing Between Capsule 学习笔记 及 Capsule复现

最新推荐文章于 2023-03-30 00:20:45 发布
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胶囊神经网络：Dynamic Routing Between Capsules，NIPS2017
qq_36618444的博客
04-01 1615
Introduction 本文的三位作者来自Google Brain，Toronto。 胶囊（Capsule）是一组神经元，其活动向量（activity vector）表示特定类型实体(如对象或对象部分)的实例化参数。换句话说，越低级的胶囊捕获越细粒度的特征。我们拿人脸来举例，轮廓、五官都可以被视为低级别的特征，被低级别的胶囊的活动向量所表示。当多个低级别的胶囊预测一致，激活更高级别的胶囊（比如，...
Capsule：Dynamic Routing Between Capsules
何少的博客
10-27 586
Capsule介绍 Hinton在《Dynamic Routing Between Capsules》中提出了capsule，以神经元向量代替了从前的单个神经元节点，以dynamic routing的方式去训练这种全新的神经网络。又在第二篇论文《Matrix Capsules With EM Routing》中以神经元矩阵代替了神经元向量，我们以em routing的方式进行训练。本文分析第一篇c...
DynamicRouting:学习用于语义分割的动态路由
03-20
动态路由 该项目为PyTorch上的“”（ CVPR2020 Oral ）提供了一个实现。由于本文中的实验是使用内部框架进行的，因此该项目在dl_lib上重新实现了这些实验，并在下面报告了详细的比较。 dl_lib中的某些代码部分基于 。 要求 Python> = 3.6 python3 --version PyTorch> = 1.3 pip3 install torch torchvision OpenCVpip3 install opencv-python GCC> = 4.9 gcc --version 安装 确保编译时至少获得一个gpu。跑： git clone https://github.com/yanwei-li/DynamicRouting.git cd DynamicRouting sudo python3 setup.py build develop 用
极简笔记：Dynamic Routing Between Capsule
Hibercraft的博客
11-25 609
极简笔记：Dynamic Routing Between Capsule
《Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation》
Ckname的博客
04-28 1646
学习用于语义分割的动态路径 一、简介 语义分割面临的问题：图像中存在尺寸不一的物体及背景区域，这种尺寸分布的差异给特征表示和关系建模带来了不少困难。 传统的解决方法： 设计精巧的模型结构来缓解这种差异，然而无论是人工设计还是基于NAS模型搜索得到的网络，都尝试在单个网络框架中编码所有的像素区域，在现实环境中缺乏对各种尺度分布的适应能力。 本文提出一种在概念上新颖的语义分割框架——动态路径。 动态...
CVPR 2020 DynamicRouting 源码学习
Polaris
08-13 571
Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation （CVPR 2020 Open Access） github源码 旷视科技-知乎-论文解读 Dynamic Routing会自适应地生成不同的结构进行特征编码，网络可以将不同尺寸的物体（或背景）分配到对应分辨率的层级上，以实现有针对性的特征变换。，相较于Auto Deeplab，Dynamic Routing支持多路径链接、跳跃连接。 之前没有阅读过动态路径选择的模型，在阅读论文时有很多不理解的地方，拿源码
Dynamic Routing Between Capsule中难点理解
二十二画生
10-19 300
前言 最近读了Hinton的 《Dynamic Routing Between Capsule》这篇文章，我发现前半部分网上大多数人的理解都是大同小异，我就不在这里重复了，主要是后面Capsule Architecture一直有疑问，论文里说的也不是很清楚，所以这篇blog来主要介绍Capsule Architecture并附有论文汇报的PPT Capsule Architecture Qu...
Dynamic Routing Between Capsules
11-07
为了达到这些结果，我们使用迭代的路由协议机制（routing-by-agreement mechanism）：较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule，有了来自低级别 capsule 的预测，高级别 capsule 的活动向量具备较大...
Dynamic Routing Between Capsules 下载
10-28
9 月份，Axios 的一篇报道指出，Geoffrey Hinton 呼吁研究者们对反向传播...报道指出，他和其他两位研究者被 NIPS 2017 接收的论文《Dynamic Routing Between Capsules》正是 Hinton 对于未来人工智能形态的新探索。
CapsuleNetWork：从TensorFlow复现代码理解胶囊网络（DynamicRoutingBetweenCapsules）
10-17
从TensorFlow复现代码理解胶囊网络（Dynamic Routing Between Capsules） 论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.09829 Tensorflow代码复现链接：https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow
Dynamical Isometry and a Mean Field Theory of CNNs
qq_36356761的博客
06-20 1027
Dynamical Isometry and a Mean Field Theory of CNNs: How to Train 10,000-Layer Vanilla Convolutional Neural Networks Lechao Xiao 1 2 Yasaman Bahri 1 2 Jascha Sohl-Dickstein 1 Samuel S. Schoenholz 1 Je...
【深度学习】Deep Learning必备之必背十大网络结构
weixin_43960370的博客
03-30 6788
（从公众号转发过来发现图片不能引用，直接点上面链接吧）昨天的文章介绍了在学习Deep Learning过程中必须背熟的十几条知识点，主要让大家有个对深度学习的整体认识，有了对知识点的认识，然后可以针对不理解或不熟悉的point再单个的深入挖掘。今天想给大家分享一下DeepLearning常见的十大深度学习架构，这十个架构中，大家有见过或没见过的，见过的回顾一下，没见过的可以有个初步的认识，再有针对的学习，时间充裕的基础上可以多遍的阅读原始论文。
李宏毅：capsule（胶囊网络）
jiaojiaolou的博客
05-24 3873
1、capsule与neural的区别 neural的output是value，capsule的output是vector。 capsule的input可以是其它capsule的output。 neural是侦测某一个pattern，但是capsule是侦测某一类pattern，它输出的vector的每一个dimension代表pattern的特性，vector的长度代表了这某一类的patt...
Capsule下一代CNN深入探索
omnispace的博客
11-08 3224
牛逼的Hinton大神不仅仅将反向传播引入了神经网络，使得大规模的训练神经网络成为可能，而现在他又提出了一个新的基础结构Capsule，听上去很厉害，但是我们坐以待毙，要站在科技的最前沿去掌握这些新的知识。今天我们就来理解一下这个Capsule到底是什么鬼，有和牛逼之处，以及它和CNN的关系，又该如何去实现它？论文地址传送门Capsule基础Hinton在他的论文里面，把论文的题目叫做 Dynam
Matrix capsules with EM routing讲解
一定要努力啊的博客
02-21 870
跟第一篇的胶囊网络一样，也是引用别人的讲解，我把我参考的文章发到这里就是为了减少大家的寻找时间，这些文章都是我精挑细选过得，有翻译也有重点的讲解，过一段时间我会把第一篇实现的胶囊网络结合我写的代码讲解一下，也有助于更好的理解。话不多说，下面就是我参考的文章： 1.https://blog.youkuaiyun.com/sanganqi_wusuierzi/article/details/81010157，首...
CapsNet胶囊网络论文笔记
weixin_43774841的博客
11-11 3267
论文地址：Dynamic Routing Between Capsules 一、胶囊网络诞生的原因 | |   具有终结CNN的“天选之子”之称的胶囊网络到底是何方神圣？胶囊网络其实就是为了解决CNN的缺点而诞生的，我们先来看CNN的两个致命缺点：   ①CNN通过池化操作能够获得invariance，有助于分析，但是同时一些局部信息也会丢失。如果数据发生旋转、倾斜，其效果会很差。   ②CNN很解释部分与整体之间的位置关系。   当前针对问题1现有两种方法解决方案，一是数据增
论文笔记之Dynamic Routing Between Capsules
BVL的博客
11-26 7344
相信大家最近被hinton的这篇capsule的论文刷屏了，这篇论文是发表在nips2017上的。其实capsule这个概念最早是hinton的一篇发表在ICANN 2011上的论文中提出的，不过当初没有引起太大的关注。今年的早些时候，hinton也在多个公开场合表达capsule这样一种想法。在此，笔者在这里记录下自己对这篇论文的理解。首先在这里推荐几篇与这篇论文相关的，笔者认为比较有用的资源，可
一文了解项目管理工具JIRA
女王の专属领地
12-06 4512
Jira是一款功能强大且灵活的项目管理工具，适用于各种规模和类型的团队。其高度的可定制性和丰富的插件生态使其成为许多企业和团队的首选工具。然而，在选择时也需考虑其成本和适用性问题。
Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation——在线动态定义网络结构
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05-29 2025
Paper Link:https://arxiv.org/abs/2003.10401 GitHub (PyTorch):https://github.com/yanwei-li/DynamicRouting Introduction 如何有效应对输入图像中目标尺度的差异与多样性，是语义分割面临的一个难题； 传统的解法主要是设计良好的静态网络结构: FCN, U-Net, PSPNet, Conv-Deconv, SegNet等； 针对特定场景与目标硬件，也可以通过NAS自动搜索有效的网络结构：..
能否提供此文DR-GAT: Dynamic routing graph attention network for stock recommendation的程序代码
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- "DR - GAT" 可能指的是 "Dynamic Routing GAT"，结合了动态路由机制（类似于Capsule Networks）和图注意力网络。 - 论文标题："Dynamic routing graph attention network for stock recommendation"。这可能是一个...
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