失真容限胶囊网络

扰动目标识别基线

以 ML-CapsNet 学习胶囊编码向量分布作为新信息载体，配合 VB-DI-D 自适应算法消除不变维度，使网络对剪切、散焦和仿射变换等视觉失真具有更强的不变性。

Lin, Zhongqi · 郑增威 · Jia, Jingdun · Wanlin, Gao · Huang, Feng

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2023

参数信息

小麦数据集测试准确率

90.86 %

平均测试准确率

91.18 %

技术优势

准确率反超现有方法

在第一手测试集上取得最高准确率，且比第二名高出一个明显的差值。

应用场景

• 具身智能视觉感知：在光照、抖动、运动等扰动下维持目标识别精度，适合直接嵌入机器人视觉前端。
• 工业视觉检测：对成像畸变和模糊具有鲁棒性，可减少对高精度成像硬件的依赖。
• 无人系统识别：在无人平台采集的动态失真图像上仍能可靠识别目标，提升自主决策置信度。