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원영상과 상기 원영상의 샘플 분할 맵(segmentation map)을 포함하는 복수의 영상 학습 집합(image learning set)으로부터 특징 추출을 하기 위한 컨볼루션 신경망(convolution network)을 이용하여 상기 원영상의 이미지 특징 벡터를 결정하고, 상기 결정된 이미지 특징 벡터로부터 디컨볼루션 신경망(deconvolution network)을 이용하여 상기 원영상의 분할 맵을 결정하고, 상기 샘플 분할 맵 및 상기 결정된 분할 맵을 이용하여 상기 컨볼루션 신경망의 가중치 및 상기 디컨볼루션 신경망의 가중치를 결정하는 학습부; 및상기 결정된 컨볼루션 신경망의 가중치를 이용하는 컨볼루션 신경망 및 상기 결정된 디컨볼루션 신경망의 가중치를 이용하는 디컨볼루션의 신경망을 통해 입력 영상으로부터 상기 입력 영상의 분할 맵을 결정하는 분할 맵 결정부;를 포함하는, 객체 인식(recognition) 장치
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제1항에 있어서,상기 컨볼루션 신경망은,컨볼루션을 수행하여 적어도 하나 이상의 특징 맵을 생성하기 위한 복수의 컨볼루션 층(convolution layer) 및 상기 컨볼루션 층 사이에서 상기 특징 맵을 다운샘플링(downsampling)을 하기 위한 풀링 층(pooling layer)을 포함하고,상기 디컨볼루션 신경망은,디컨볼루션을 수행하여 적어도 하나 이상의 중간(intermediate) 분할 맵을 생성하기 위한 복수의 디컨볼루션 층(deconvolution layer) 및 상기 디컨볼루션 층 사이에서 상기 중간 분할 맵을 업샘플링(upsampling)을 하기 위한 복수의 언풀링 층(unpooling layer)을 포함하는, 객체 인식 장치
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제2항에 있어서,상기 컨볼루션 신경망의 가중치는,상기 컨볼루션 층의 컨볼루션 마스크의 계수인 것을 특징으로 하고,상기 디컨볼루션 신경망의 가중치는,상기 디컨볼루션 층의 디컨볼루션 마스크의 계수인 것을 특징으로 하는, 객체 인식 장치
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제2항에 있어서,상기 풀링 층은,맥스 풀링 층(max pooling layer)인 것을 특징으로 하는, 객체 인식 장치
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제4항에 있어서,상기 언풀링 층은,상기 맥스 풀링 층에 대응되는 것을 특징으로 하는, 객체 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 영상 학습 집합은,상기 원영상에서 하나의 객체만을 추출한 영상 및 상기 추출한 영상의 샘플 분할 맵을 포함하는, 객체 인식 장치
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원영상과 상기 원영상의 샘플 분할 맵(segmentation map)을 포함하는 복수의 영상 학습 집합(image learning set)으로부터 특징 추출을 하기 위한 컨볼루션 신경망(convolution network)을 이용하여 상기 원영상의 이미지 특징 벡터를 결정하는 단계;상기 결정된 이미지 특징 벡터로부터 디컨볼루션 신경망(deconvolution network)을 이용하여 상기 원영상의 분할 맵을 결정하는 단계;상기 샘플 분할 맵 및 상기 결정된 분할 맵을 이용하여 상기 컨볼루션 신경망의 가중치 및 상기 디컨볼루션 신경망의 가중치를 결정하는 단계; 및상기 결정된 컨볼루션 신경망의 가중치를 이용하는 컨볼루션 신경망 및 상기 결정된 디컨볼루션 신경망의 가중치를 이용하는 디컨볼루션의 신경망을 통해 입력 영상으로부터 상기 입력 영상의 분할 맵을 결정하는 단계;를 포함하는, 객체 인식 방법
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제7항에 있어서,상기 컨볼루션 신경망은,컨볼루션을 수행하여 적어도 하나 이상의 특징 맵을 생성하기 위한 복수의 컨볼루션 층(convolution layer) 및 상기 컨볼루션 층 사이에서 상기 특징 맵을 다운샘플링(downsampling)을 하기 위한 풀링 층(pooling layer)을 포함하고, 상기 디컨볼루션 신경망은,디컨볼루션을 수행하여 적어도 하나 이상의 중간(intermediate) 분할 맵을 생성하기 위한 복수의 디컨볼루션 층(deconvolution layer) 및 상기 디컨볼루션 층 사이에서 중간 분할 맵을 업샘플링(upsampling)을 하기 위한 복수의 언풀링 층(unpooling layer)을 포함하는, 객체 인식 방법
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제8항에 있어서,상기 컨볼루션 신경망의 가중치는,상기 컨볼루션 층의 컨볼루션 마스크의 계수인 것을 특징으로 하고,상기 디컨볼루션 신경망의 가중치는,상기 디컨볼루션 층의 디컨볼루션 마스크의 계수인 것을 특징으로 하는, 객체 인식 방법
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제8항에 있어서,상기 풀링 층은,맥스 풀링 층(max pooling layer)인 것을 특징으로 하는, 객체 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 언풀링 층은,상기 맥스 풀링 층에 대응되는 것을 특징으로 하는, 객체 인식 방법
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제7항에 있어서,상기 영상 학습 집합은,상기 원영상에서 하나의 객체만을 추출한 영상 및 상기 추출한 영상의 샘플 분할 맵을 포함하는, 객체 인식 방법
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원영상과 상기 원영상의 샘플 고해상도 영상(superresolution image)을 포함하는 복수의 영상 학습 집합(image learning set)으로부터 특징 추출을 하기 위한 컨볼루션 신경망(convolution network)을 이용하여 상기 원영상의 이미지 특징 벡터를 결정하고, 상기 결정된 이미지 특징 벡터로부터 디컨볼루션 신경망(deconvolution network)을 이용하여 상기 원영상의 고해상도 영상을 결정하고, 상기 샘플 고해상도 영상 및 상기 결정된 고해상도 영상을 이용하여 상기 컨볼루션 신경망의 가중치 및 상기 디컨볼루션 신경망의 가중치를 결정하는 학습부; 및상기 결정된 컨볼루션 신경망의 가중치를 이용하는 컨볼루션 신경망 및 상기 결정된 디컨볼루션 신경망의 가중치를 이용하는 디컨볼루션의 신경망을 통해 입력 영상으로부터 상기 입력 영상의 고해상도 영상을 결정하는 고해상도 영상 결정부;를 포함하는, 영상 확대 장치
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제7항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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