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Les Capsule Networks sont une extension des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) conçues pour mieux capturer les relations hiérarchiques entre les objets dans une image. Contrairement aux CNN classiques qui peuvent perdre des informations spatiales, les CapsNets maintiennent la position et l’orientation des objets dans une image, ce qui permet de mieux gérer les rotations et les déformations. Par exemple, un CapsNet pourrait reconnaître une tasse sur une table, même si la tasse est partiellement cachée ou vue sous un angle différent.
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