HP-Capsule: Unsupervised Face Part Discovery by Hierarchical Parsing Capsule Network

可解释性

CNN没有具体的位置信息（反思但是能有复杂结构？不然为什么没人使用胶囊网络？）

Hinton提出“routing-by-agreement”的过程。较底层的特征将只被传递到与匹配的高层。
胶囊网络同事对空间信息和物体存在概率进行编码，编码在Capsule向量中。（对空间位置编码有很多人都）
只在minist上表现良好

一些思考

它的核心问题是没有融入到已有的模型架构中（但是作为新模型提出的一部分是否具有可行性）
处于一个由简单到复杂的过程中的（从胶囊网络到下面这篇论文跨度有点大，不如去读一读SCAE）

论文 HP-Capsule: Unsupervised Face Part Discovery by Hierarchical Parsing Capsule Network

摘要/简介/相关工作

目前的多层级感知任务主要是手工定义
Capsule networks, which are designed to present objects by a set of parts and their relationships, are a feasible solution for this unsupervised parsing task.
human faces, which have homologous structures but diverse appearances.（人脸具有结构一致性，表现多样性）
目前水平是手写字体识别（这个任务提升到了人脸分割层次）（为什么胶囊网络没有用到其它方面的原因）

算法

VAF部分（用于人脸重建）

通过蒙版和特征图把人脸切分，切分之后再拼合实现无监督学习

HP部分

把人脸各个部分视为单词，确定单词的相对位置。
使用Kmeans聚类生成子部分的伪标签。
TPM is trained with the shape consistency loss and the pseudo subpart-part relationships generated by clustering. By automatically aggregating subparts into parts, the face hierarchy is naturally built.
使用子部分的一致性和聚类生成的伪标签作为loss。

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