CapsNet

CapsNet (Capsule Network) est un réseau neuronal artificiel qui a été proposé en 2017 comme alternative aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN). La principale caractéristique des CapsNets est qu'ils emploient un réseau de couches de "capsules" qui sont analogues aux neurones d'un réseau neuronal. Ces capsules sont composées d'une combinaison linéaire de neurones, ou d'un "vecteur", qui code les attributs d'un objet dans une image. En exigeant un plus petit nombre de paramètres que les CNN traditionnels, les CapsNets sont plus efficaces et peuvent obtenir des résultats compétitifs avec moins de paramètres.

La structure de base d'un CapsNet est composée de deux parties distinctes, la couche d'encodage et la couche de décodage. La première encode les attributs d'un objet dans une image (son orientation, sa couleur, etc.) dans un vecteur. Ce vecteur est ensuite transmis à la couche de décodage, où les informations sont utilisées pour reconstruire l'image à partir de ses composants. Ce processus imite la manière dont le cerveau humain traite les données visuelles et peut être utilisé pour diverses tâches telles que la segmentation d'images, la détection d'objets et la classification d'images.

En plus d'être plus efficaces, les CapsNets sont également plus fiables pour identifier et reconnaître des objets dans une image. Comme les vecteurs sont indépendants de la position dans l'image, ils peuvent être utilisés pour reconnaître un objet dans plusieurs positions, orientations ou échelles. Les CapsNets sont donc plus robustes que les CNN lorsqu'ils sont confrontés à diverses conditions environnementales.

Malgré ces avantages, les CapsNets sont encore loin d'être utilisés dans l'industrie en raison de leur complexité et de la nécessité de poursuivre la recherche et le développement. Néanmoins, les CapsNets sont considérés comme une alternative prometteuse aux CNN et devraient jouer un rôle plus important dans le domaine de l'intelligence artificielle au cours des prochaines années.