TY - JOUR 
A1 - López Conesa, Juan José
T1 - Latest advances in capsule networks aimed at reducing computational load and memory use: evaluation and applications

Y1 - 2023
UR - http://hdl.handle.net/10317/12839
AB - Este estudio presenta y evalúa el rendimiento de nuevos modelos alternativos de redes de cápsulas para una tarea de clasificación de imágenes. El objetivo es determinar si estas nuevas variantes presentan una mejora significativa frente a los modelos CapsNet y MatCaps y si ponen solución a las limitaciones que hacen que no sean una opción del todo viable a día de
hoy. Limitaciones las cuales son el alto coste computacional y alto consumo de memoria. Las simulaciones han sido llevadas a cabo usando el dataset CIFAR-10 y otro dataset personalizado de bandejas de carne. Los resultados serán comparados en función de la precisión, número de parámetros, uso de memoria y tiempo de ejecución. Se identifican las configuraciones y
las combinaciones de algoritmos óptimas para los modelos. Los hallazgos resaltan el potencial de estos nuevos modelos en tareas de clasificación de imágenes y sus mejoras respecto a los modelos base, y brindan información sobre sus limitaciones. Se sugieren futuras direcciones de investigación para abordar estas limitaciones y mejorar el rendimiento de los modelos.
KW - Teoría de la Señal y las Comunicaciones
KW - Redes de cápsulas
KW - CapsNet
KW - MatCaps
KW - CIFAR-10
KW - Clasificación de imágenes
KW - 33 Ciencias Tecnológicas
KW - 2209.90 Tratamiento Digital. Imágenes
LA - spa
ER -