结合胶囊网络和卷积神经网络的目标识别模型

来源：电讯技术杂志2019年第9期北京时间：

作者：林少丹,洪朝群,陈雨雪

单位：(1.福建船政交通职业学院 a信息工程系，福州 350007;2.厦门理工学院 计算机与信息工程学院，福建 厦门 361024;1.福建船政交通职业学院 b.图书馆，福州 350007)

摘要：通过改进动态路由和压缩函数的方式对Hinton等的胶囊网络模型进行改进。运用了加强数据集的方法，增加了数据集的大小，在一定程度上避免了过拟合现象的发生。通过实验表明，改进后的胶囊网络模型在结构上有了简化，在效率上比未改进的模型有了明显的提高。在改进的胶囊网络模型基础上，提出了将改进后的胶囊网络与卷积神经网络相结合的网络模型。该模型训练准确率达到97.56%，模型评估准确率达88%。

关键词：胶囊网络；动态路由；特征向量；压缩函数；卷积神经网络；

基金资助：福建省交通运输厅科技项目（201409）；福建省职业院校智能装备应用技术协同创新中心建设项目(闽教科［2016］7号)