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분할하고자 하는 영상을 수신하는 단계; 및멈포드-샤(Mumford-Shah) 함수 기반의 손실 함수를 통해 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 영상을 분할하는 단계를 포함하는 영상 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는지도 학습, 준지도 학습과 비지도 학습 중 어느 하나를 기반으로 학습되는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는지도 학습으로 학습되는 경우 상기 멈포드-샤 함수 기반의 손실 함수를 정규화 함수로 사용하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 멈포드-샤 함수 기반의 손실 함수와 픽셀 단위의 라벨을 이용하는 손실 함수를 기반으로 학습되는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 분할하는 단계는상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 영상에 대한 분할 맵(segmentation map)을 출력하고, 상기 출력된 분할 맵을 이용하여 상기 수신된 영상을 분할하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 분할하는 단계는상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 영상의 바이어스 값이 반영된 분할 맵(segmentation map)을 출력하고, 상기 출력된 분할 맵을 이용하여 상기 수신된 영상을 분할하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 멈포드-샤 함수 기반의 손실 함수는라벨 없이 입력 영상만을 활용하여 계산하는 손실 함수인 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크 및 풀링 레이어와 언풀링 레이어를 포함하는 뉴럴 네트워크 중 어느 하나의 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
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멈포드-샤(Mumford-Shah) 함수 기반의 손실 함수를 정의하는 단계;상기 정의된 멈포드-샤 함수 기반의 손실 함수를 이용하여 뉴럴 네트워크를 학습하는 단계;분할하고자 하는 영상을 수신하는 단계; 및상기 멈포드-샤 함수 기반의 손실 함수를 통해 학습된 상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 영상을 분할하는 단계를 포함하는 영상 분할 방법
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분할하고자 하는 영상을 수신하는 수신부; 및멈포드-샤(Mumford-Shah) 함수 기반의 손실 함수를 통해 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 영상을 분할하는 분할부를 포함하는 영상 분할 장치
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제10항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는지도 학습, 준지도 학습과 비지도 학습 중 어느 하나를 기반으로 학습되는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
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제10항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는지도 학습으로 학습되는 경우 상기 멈포드-샤 함수 기반의 손실 함수를 정규화 함수로 사용하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
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제10항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 멈포드-샤 함수 기반의 손실 함수와 픽셀 단위의 라벨을 이용하는 손실 함수를 기반으로 학습되는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
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제10항에 있어서,상기 분할부는상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 영상에 대한 분할 맵(segmentation map)을 출력하고, 상기 출력된 분할 맵을 이용하여 상기 수신된 영상을 분할하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
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제10항에 있어서,상기 분할부는상기 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 수신된 영상의 바이어스 값이 반영된 분할 맵(segmentation map)을 출력하고, 상기 출력된 분할 맵을 이용하여 상기 수신된 영상을 분할하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
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제10항에 있어서,상기 멈포드-샤 함수 기반의 손실 함수는라벨 없이 입력 영상만을 활용하여 계산하는 손실 함수인 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
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제10항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크 및 풀링 레이어와 언풀링 레이어를 포함하는 뉴럴 네트워크 중 어느 하나의 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
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