TraceCaps:一种基于胶囊网络的语义分割神经网络
计算机视觉与模式识别
2020-07-17 v2 人工智能
机器学习
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摘要
在本文中,我们提出一种基于胶囊(capsule)的神经网络模型来解决语义分割问题。通过利用胶囊层中提取得到的部分-整体依赖关系,我们通过一种递归的逐层过程推导出各个胶囊的类别标签概率。我们将此过程建模为回溯流水线,并将其作为核心构件来构建端到端的分割网络。在所提出的框架下,图像级类别标签和对象边界以显式方式联合求解,这相对于最先进的完全卷积网络(FCN)方案具有显著优势。凭借提取部分-整体信息的能力,我们的回溯流水线有潜力用作设计可解释神经网络的构建模块。在修改后的MNIST和神经图像上进行的实验表明,与领先的FCN变体相比,我们的模型显著提升了分割性能。
引用
@article{arxiv.1901.02920,
title = {TraceCaps: A Capsule-based Neural Network for Semantic Segmentation},
author = {Tao Sun and Zhewei Wang and C. D. Smith and Jundong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.02920},
year = {2020}
}