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학습 이미지에 포함된 오브젝트 영역과, 상기 학습 이미지 상의 복수의 포인트들에 기초하여 생성된 포인트 영역 간 비중첩 면적이 최소가 되는 포인트들을 생성하도록 뉴럴 네트워크를 학습하는 단계;사용자 인터페이스를 통해 입력 이미지를 수신하는 단계; 및상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 입력 이미지 상에 기 설정된 포인트 개수에 따라 복수의 포인트들을 생성한 출력 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는오브젝트 검출 시스템의 동작 방법
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제1 항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크를 학습하는 단계는,상기 오브젝트 영역과 상기 포인트 영역 간 상기 비중첩 면적과, 상기 오브젝트 영역과 상기 포인트 영역을 합한 영역의 면적의 비율이 최소가 되도록 역전파를 통해 상기 뉴럴 네트워크를 업데이트하는,오브젝트 검출 시스템의 동작 방법
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이미지 및 상기 이미지 상의 오브젝트 영역에 관한 마스크를 수신하는 단계;포인트 예측부를 통해, 기 설정된 포인트 개수에 따라 상기 이미지 상에 포인트들을 생성하는 단계;상기 포인트들에 기초하여 포인트 영역을 생성하는 단계; 및상기 오브젝트 영역과 상기 포인트 영역 간 비중첩 면적에 기초하여, 상기 포인트 예측부를 학습시키는 단계;를 포함하는오브젝트 검출 시스템의 구축 방법
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제3 항에 있어서,상기 포인트 예측부는 뉴럴 네트워크를 이용하고, 상기 포인트 예측부를 학습시키는 단계는, 상기 오브젝트 영역과 상기 포인트 영역 간 상기 비중첩 면적이 최소가 되도록, 역전파를 통해 상기 뉴럴 네트워크를 업데이트하는오브젝트 검출 시스템의 구축 방법
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제3 항에 있어서,포인트들의 개수에 관한 사용자 입력을 수신하는 단계;를 더 포함하는오브젝트 검출 시스템의 구축 방법
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학습 이미지에 포함된 오브젝트 영역과, 상기 학습 이미지 상 복수의 포인트들에 기초하여 생성된 포인트 영역 간 비중첩 면적이 최소가 되는 포인트들을 생성하도록 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하는 프로세서; 및입력 이미지를 수신하는 사용자 인터페이스;를 포함하고,상기 프로세서는 상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 입력 이미지 상에 기 설정된 포인트들의 개수에 따라 복수의 포인트들을 생성한 출력 이미지를 생성하고,상기 사용자 인터페이스는 상기 출력 이미지를 출력하는,오브젝트 검출 시스템
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메모리; 이미지, 상기 이미지 상의 오브젝트 영역에 관한 마스크를 입력받는 사용자 인터페이스; 및프로그램을 실행함으로써 뉴럴 네트워크를 처리하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는기 설정된 포인트 개수에 따라, 상기 이미지 상에서 포인트들을 생성하는 포인트 예측부, 상기 포인트들에 기초하여 포인트 영역을 생성하는 영역 생성부 및 상기 오브젝트 영역과 상기 포인트 영역 간 비중첩 면적에 기초하여, 상기 포인트 예측부를 업데이트하는 영역 비교부를 포함하는오브젝트 검출 시스템
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