캡슐 네트워크 (CapsNet)

CapsNet(Capsule Networks)은 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망)의 주요 한계를 극복하기 위해 설계된 신경망(NN) 아키텍처의 한 유형입니다. Geoffrey Hinton과 그의 팀이 소개한 CapsNet은 이미지 내 특징 간의 계층적 관계를 더 잘 인식하는 것을 목표로 합니다. 표준 CNN의 뉴런이 단일 스칼라 값을 출력하는 것과 달리, CapsNet의 '캡슐'은 벡터를 출력하여 객체의 포즈(위치, 크기, 방향), 변형 및 텍스처와 같은 속성에 대한 더 자세한 정보를 인코딩할 수 있습니다. 이러한 구조 덕분에 시점 및 방향 변화에 본질적으로 더 강력합니다.

Capsule Network는 어떻게 작동하나요?

CapsNet의 핵심 혁신은 특징 간의 공간적 계층 구조를 보존하는 능력입니다. CNN은 입, 코, 눈과 같은 얼굴의 구성 요소를 인식할 수 있지만 공간적 관계를 명시적으로 이해하지는 못합니다. 그러나 CapsNet은 캡슐이라고 하는 뉴런 그룹을 사용하여 이러한 부분과 상대적 방향을 식별합니다. 이는 하위 레벨 캡슐이 자신의 발견을 가장 잘 설명할 수 있는 상위 레벨 캡슐로 출력을 보내는 '동적 라우팅'이라는 프로세스를 통해 달성됩니다. 이 접근 방식은 종종 중요한 공간 정보를 버리는 CNN의 풀링 레이어와 근본적으로 다릅니다. 원래 개념은 논문 Dynamic Routing Between Capsules에 자세히 설명되어 있습니다.

CapsNet vs. Convolutional Neural Networks (CNN, 컨볼루션 신경망)

CapsNet과 CNN의 주요 차이점은 공간 정보와 추상화를 처리하는 방식에 있습니다.

• 공간 불변성: CNN은 풀링 레이어를 통해 공간 불변성을 달성하지만, 이는 정확한 위치 데이터의 손실로 이어질 수 있습니다. 대조적으로 CapsNet은 "등변성"을 갖도록 설계되었으며, 이는 프레임에서 이동할 때 객체의 포즈 정보를 이해하고 보존할 수 있음을 의미합니다.
• 데이터 효율성: 정교한 내부 구조로 인해 CapsNet은 데이터에 굶주린 딥 러닝(DL) 모델에 비해 훨씬 적은 훈련 데이터로 높은 정확도를 달성할 수 있는 경우가 많습니다.
• Hierarchical Representation: CapsNet은 시각적 엔터티의 명시적 구문 분석 트리를 구축하여 전체를 부분의 구성으로 이해할 수 있습니다. 이는 표준 CNN에서 제공하는 것보다 객체 감지와 같은 작업을 수행하는 데 더 직관적인 방법입니다.

Ultralytics YOLO와 같은 모델은 실제 컴퓨터 비전(CV) 작업에서 속도와 정확성을 위해 고도로 최적화되어 있지만, CapsNet은 시각적 장면의 기본적인 이해를 개선하는 데 중점을 둔 대안적인 아키텍처 철학을 나타냅니다. 현재 상황을 이해하기 위해 다양한 객체 감지 모델 간의 비교를 살펴볼 수 있습니다.

실제 애플리케이션

CapsNet은 여전히 활발한 연구 분야이며 YOLO11과 같은 기존 모델만큼 널리 배포되지는 않지만, 여러 영역에서 가능성을 보여주었습니다.

1. 문자 인식: CapsNet은 손으로 쓴 숫자의 MNIST 데이터 세트에서 최첨단 결과를 달성하여 방향 및 스타일의 변화를 효과적으로 처리하는 능력을 보여주어 일부 벤치마크에서 기존의 이미지 분류 접근 방식을 능가했습니다.
2. 의료 영상 분석: 공간적 구성을 이해하는 데 강점을 보이므로 의료 스캔 분석에 적합합니다. 예를 들어, 연구에서는 CapsNet을 사용하여 뇌종양 분할과 같은 작업을 수행하는 방법을 모색했습니다. 여기서 비정상적인 형태와 위치를 정확하게 식별하는 것이 중요합니다. 이는 더 넓은 범위의 의료 영상 분석에 속합니다.

더 나아가 객체 탐지 개선, 특히 복잡한 장면에서, 로보틱스의 장면 이해도 향상, 그리고 자율 주행 차량을 위한 더욱 강력한 인식 시스템에 기여하는 등의 잠재적 응용 분야가 있습니다. 계산 요구 사항이 여전히 과제이지만, 현재 진행 중인 연구는 더 광범위한 머신 러닝(ML) 애플리케이션과 PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 프레임워크에 통합될 수 있도록 CapsNet 효율성을 최적화하는 것을 목표로 합니다.