| 1 |
1
학습 이미지를 회전시킬 회전각을 선택하는 단계;선택단계에서 선택된 회전각에 따라 학습 이미지를 회전시키는 단계;선택된 회전각에 따라 회전된 인식 객체에 대한 BB(Bouding Box)를 이용하여 결정되는 범위 내에서, 회전된 학습 이미지의 BB를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서, 생성 단계는,회전각에 따라 회전된 BB에 내접하는 제1 박스와 외접하는 제2 박스 사이에 위치하는 제3 박스를, 회전된 학습 이미지의 BB로 생성하는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 3 |
3
청구항 2에 있어서,제1 박스, 제2 박스 및 제3 박스의 가로 변과 세로 변은,회전 전 BB의 가로 변과 세로 변에 각각 평행한 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 4 |
4
청구항 2에 있어서,제3 박스의 위치는,'제1 박스와 제3 박스 간의 거리'와 '제3 박스와 제2 박스 간의 거리'의 비율에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 5 |
5
청구항 4에 있어서,비율은,선택된 회전각에 따라 가변하는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 6 |
6
청구항 1에 있어서,선택단계는,평균이 0°인 가우시안 분포 그래프에 따라 랜덤하게 회전각을 선택하는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 7 |
7
청구항 1에 있어서,회전 단계는,학습 이미지의 중심을 원점으로 이동시키는 단계;선택된 회전각에 따라 원점을 기준으로 학습 이미지를 회전시키는 단계;회전된 학습 이미지의 중심을 원 위치로 이동시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 8 |
8
청구항 1에 있어서,학습 이미지를 증분시키는 단계;를 더 포함하고,회전 단계는,증분 단계에서 증분된 학습 이미지를 회전시키는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 9 |
9
청구항 8에 있어서,증분단계는,학습 이미지에 대해 줌잉, 노이즈 적용 및 이동 중 적어도 하나를 통해, 학습 이미지를 증분시키는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 방법
|
| 10 |
10
학습 이미지를 입력받는 입력부; 및학습 이미지를 회전시킬 회전각을 선택하고, 선택된 회전각에 따라 학습 이미지를 회전시키며, 선택된 회전각에 따라 회전된 인식 객체에 대한 BB(Bouding Box)를 이용하여 결정되는 범위 내에서 회전된 학습 이미지의 BB를 생성하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 데이터 증분 시스템
|
| 11 |
11
학습 이미지를 회전시킬 회전각을 선택하는 단계;선택단계에서 선택된 회전각에 따라 학습 이미지를 회전시키는 단계;선택된 회전각에 따라 회전된 인식 객체에 대한 BB(Bouding Box)를 이용하여 결정되는 범위 내에서, 회전된 학습 이미지의 BB를 생성하는 단계; 및회전된 학습 이미지와 생성된 BB를 이용하여, 딥러닝 네트워크를 학습시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 방법
|
| 12 |
12
학습 이미지를 입력받는 입력부; 및학습 이미지를 회전시킬 회전각을 선택하고, 선택단계에서 선택된 회전각에 따라 학습 이미지를 회전시키며, 선택된 회전각에 따라 회전된 인식 객체에 대한 BB(Bouding Box)를 이용하여 결정되는 범위 내에서 회전된 학습 이미지의 BB를 생성하고, 회전된 학습 이미지와 생성된 BB를 이용하여 딥러닝 네트워크를 학습시키는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 시스템
|
