Kapsül Ağları (CapsNet)

Genellikle CapsNets olarak kısaltılan Kapsül Ağları, Evrişimsel Sinir Ağlarının (CNN'ler) bazı temel sınırlamalarının üstesinden gelmek için tasarlanmış bir tür sinir ağı (NN ) mimarisidir. Geoffrey Hinton ve ekibi tarafından tanıtılan CapsNets, bir görüntüdeki özellikler arasındaki hiyerarşik ilişkileri daha iyi tanımayı amaçlamaktadır. Tek bir skaler değer çıktısı veren standart bir CNN'deki nöronların aksine, CapsNet'teki "kapsüller" bir vektör çıktısı vererek bir nesnenin poz (konum, boyut, yönelim), deformasyon ve doku gibi özellikleri hakkında daha ayrıntılı bilgileri kodlamalarına olanak tanır. Bu yapı, onları bakış açısı ve yönelimdeki değişikliklere karşı doğal olarak daha sağlam hale getirir.

Kapsül Ağları Nasıl Çalışır?

CapsNets'in arkasındaki temel yenilik, özellikler arasındaki uzamsal hiyerarşileri koruma yetenekleridir. Bir CNN ağız, burun ve gözler gibi bir yüzün bileşenlerini tanıyabilirken, bunların uzamsal ilişkilerini açıkça anlamaz. Ancak CapsNets, bu parçaları ve göreceli yönlerini tanımlamak için kapsül adı verilen nöron gruplarını kullanır. Bu, daha düşük seviyeli kapsüllerin çıktılarını bulgularını en iyi şekilde açıklayabilecek daha yüksek seviyeli kapsüllere gönderdiği "dinamik yönlendirme" adı verilen bir süreçle elde edilir. Bu yaklaşım, genellikle önemli uzamsal bilgileri göz ardı eden CNN'lerdeki havuzlama katmanlarından temelde farklıdır. Orijinal konsept, Kapsüller Arasında Dinamik Yönlendirme başlıklı makalede ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

CapsNets vs. Evrişimsel Sinir Ağları

CapsNets ve CNN'ler arasındaki temel fark, uzamsal bilgi ve soyutlamayı nasıl ele aldıklarında yatmaktadır.

• Mekansal Değişmezlik: CNN'ler, katmanları bir araya getirerek uzamsal değişmezlik elde eder, bu da kesin konum verilerinin kaybolmasına neden olabilir. Buna karşılık CapsNets "eşdeğişken" olacak şekilde tasarlanmıştır, yani bir nesnenin poz bilgisini çerçeve boyunca hareket ederken anlayabilir ve koruyabilir.
• Veri Verimliliği: CapsNets, sofistike iç yapıları nedeniyle, veriye aç derin öğrenme (DL) modellerine kıyasla önemli ölçüde daha az eğitim verisiyle genellikle yüksek doğruluk elde edebilir.
• Hiyerarşik Temsil: CapsNets, görsel varlıkların açık bir ayrıştırma ağacını oluşturur, bu da bütünü parçalarının bir bileşimi olarak anlamalarını sağlar. Bu, nesne algılama gibi görevleri yerine getirmenin standart CNN'ler tarafından sunulandan daha sezgisel bir yoludur.

Ultralytics YOLO gibi modeller pratik bilgisayarla görme (CV) görevlerinde hız ve doğruluk için son derece optimize edilmişken, CapsNets görsel sahnelerin temel anlayışını geliştirmeye odaklanan alternatif bir mimari felsefeyi temsil eder. Mevcut manzarayı anlamak için farklı nesne algılama modelleri arasındaki karşılaştırmaları keşfedebilirsiniz.

Gerçek Dünya Uygulamaları

CapsNets hala aktif bir araştırma alanı olmasına ve YOLO11 gibi yerleşik modellerden daha az yaygın olarak kullanılmasına rağmen, çeşitli alanlarda umut vaat ettiklerini göstermişlerdir:

1. Karakter Tanıma: CapsNets, el yazısı rakamlardan oluşan MNIST veri kümesinde en iyi sonuçları elde ederek yönelim ve stil değişikliklerini etkili bir şekilde ele alma becerilerini sergilemiş ve bazı kriterlerde geleneksel görüntü sınıflandırma yaklaşımlarını geride bırakmıştır.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Uzamsal konfigürasyonları anlamadaki güçleri, onları tıbbi taramaları analiz etmek için uygun hale getirir. Örneğin, araştırmalar, anomalilerin kesin şeklini ve yerini belirlemenin kritik olduğu beyin tümörü segmentasyonu gibi görevler için CapsNets'i kullanmayı araştırmıştır. Bu, daha geniş bir alan olan tıbbi görüntü analizi kapsamına girmektedir.

Diğer potansiyel uygulamalar arasında, özellikle dağınık sahneler için nesne algılamayı iyileştirmek, robotikte sahne anlayışını geliştirmek ve otonom araçlar için daha sağlam algılama sistemlerine katkıda bulunmak yer almaktadır. Hesaplama talepleri bir zorluk olmaya devam ederken, devam eden araştırmalar daha geniş makine öğrenimi (ML) uygulamaları ve PyTorch veya TensorFlow gibi çerçevelere potansiyel entegrasyon için CapsNet verimliliğini optimize etmeyi amaçlamaktadır.