캡슐 네트워크(CapsNet)

캡슐 네트워크는 흔히 캡스넷이라고 줄여서 부르는데, 합성곱 신경망(CNN)의 몇 가지 주요 한계를 극복하기 위해 설계된 신경망(NN) 아키텍처의 일종입니다. 제프리 힌튼과 그의 팀이 도입한 캡스넷은 이미지 속 특징 간의 계층적 관계를 더 잘 인식하는 것을 목표로 합니다. 단일 스칼라 값을 출력하는 표준 CNN의 뉴런과 달리 CapsNet의 '캡슐'은 벡터를 출력하여 물체의 포즈(위치, 크기, 방향), 변형, 질감 등 물체의 속성에 대한 보다 자세한 정보를 인코딩할 수 있습니다. 이러한 구조 덕분에 시점과 방향의 변화에 대해 본질적으로 더 강력하게 대응할 수 있습니다.

캡슐 네트워크는 어떻게 작동하나요?

캡스넷의 핵심 혁신은 특징 사이의 공간 계층을 보존하는 능력입니다. CNN은 입, 코, 눈과 같은 얼굴의 구성 요소를 인식할 수 있지만, 이들의 공간적 관계를 명시적으로 이해하지는 못합니다. 하지만 캡스넷은 캡슐이라고 하는 뉴런 그룹을 사용하여 이러한 부분과 그 상대적인 방향을 식별합니다. 이는 "동적 라우팅"이라는 프로세스를 통해 이루어지며, 하위 수준의 캡슐은 자신의 결과를 가장 잘 설명할 수 있는 상위 수준의 캡슐로 출력을 보냅니다. 이 접근 방식은 중요한 공간 정보를 버리는 경우가 많은 CNN의 풀링 레이어와는 근본적으로 다릅니다. 원래 개념은 캡슐 간 동적 라우팅이라는 문서에 자세히 설명되어 있습니다.

캡스넷과 컨볼루션 신경망 비교

캡스넷과 CNN의 주요 차이점은 공간 정보와 추상화를 처리하는 방식에 있습니다.

• 공간 불변성: CNN은 풀링 레이어를 통해 공간 불변성을 달성하지만, 이로 인해 정확한 위치 데이터가 손실될 수 있습니다. 반면, 캡스넷은 '등변량'으로 설계되어 프레임에서 움직이는 물체의 포즈 정보를 이해하고 보존할 수 있습니다.
• 데이터 효율성: 캡스넷은 정교한 내부 구조로 인해 데이터를 많이 사용하는 딥러닝(DL) 모델에 비해 훨씬 적은 학습 데이터로도 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.
• 계층적 표현: CapsNet은 시각적 엔티티의 명시적 구문 분석 트리를 구축하여 전체를 부분의 구성으로 이해할 수 있습니다. 이는 표준 CNN이 제공하는 것보다 객체 감지와 같은 작업을 더 직관적으로 수행할 수 있는 방법입니다.

Ultralytics YOLO와 같은 모델은 실제 컴퓨터 비전(CV) 작업의 속도와 정확성에 고도로 최적화된 반면, CapsNets는 시각 장면의 근본적인 이해를 개선하는 데 초점을 맞춘 대안적인 아키텍처 철학을 나타냅니다. 다양한 물체 감지 모델 간의 비교를 통해 현재 환경을 이해할 수 있습니다.

실제 애플리케이션

캡스넷은 아직 주로 연구가 활발히 진행되고 있는 분야이고 YOLO11와 같은 기존 모델보다 덜 일반적으로 배포되고 있지만, 여러 영역에서 가능성을 입증하고 있습니다:

1. 문자 인식: CapsNets는 손으로 쓴 숫자로 구성된 MNIST 데이터 세트에서 최첨단 결과를 달성하여 일부 벤치마크에서 기존 이미지 분류 방식을 능가하는 방향과 스타일의 변화를 효과적으로 처리하는 능력을 보여주었습니다.
2. 의료 이미지 분석: 공간 구성을 이해하는 데 강점이 있어 의료 스캔을 분석하는 데 적합합니다. 예를 들어, 뇌종양의 정확한 모양과 위치를 파악하는 것이 중요한 뇌종양 세분화와 같은 작업에 CapsNet을 사용하는 연구가 진행되었습니다. 이는 광범위한 의료 이미지 분석 분야에 속합니다.

특히 복잡한 장면에서 물체 감지를 개선하고, 로봇 공학에서 장면 이해를 향상시키며, 자율 주행 차량을 위한 보다 강력한 인식 시스템에 기여하는 등의 잠재적인 응용 분야가 있습니다. 계산 요구 사항은 여전히 과제로 남아 있지만, 현재 진행 중인 연구는 광범위한 머신 러닝(ML) 애플리케이션을 위해 CapsNet의 효율성을 최적화하고 PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 프레임워크에 통합하는 것을 목표로 하고 있습니다.