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입력 데이터를 이용하여 다단계(multi-level) 데이터베이스(DB)를 생성하는 단계 - 상기 입력 데이터는 적어도 두 개의 단계로 분류되고, 상기 다단계 데이터베이스는 상기 적어도 두 개의 단계 각각에 대응하는 적어도 두 개의 서브 데이터베이스를 포함하고, 상기 서브 데이터베이스 각각은 대응하는 입력 데이터를 저장함 -;상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 단계; 및다단계(multi-level) 딥러닝(deep learning) 모델을 생성하기 위하여 상기 전처리된 데이터에 대한 다단계(multi-level) 학습을 수행하는 단계를 포함하는, 다단계 딥러닝(deep learning) 방법
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제1항에 있어서,상기 다단계 딥러닝 모델을 시험(test)하는 단계; 및상기 다단계 딥러닝 모델을 이용하여 사물을 인식하는 컴퓨터 프로그램을 실행하기 위한 실행파일을 생성하는 단계를 더 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 데이터는 사용자에 의해 입력된 데이터 및 웹에서 수집된 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 데이터는 영상 데이터 및 제1 신호 데이터를 포함하고,상기 다단계 데이터베이스를 생성하는 단계는상기 제1 신호 데이터를 단독으로 상기 다단계 베이터베이스에 저장하는 단계;상기 영상 데이터에서 제2 신호 데이터를 추출하는 단계;상기 제1 신호 데이터와 상기 제2 신호 데이터를 통합하는 단계; 및상기 통합된 신호 데이터를 상기 다단계 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 데이터는 제1 영상 데이터 및 신호 데이터를 포함하고,상기 다단계 데이터베이스를 생성하는 단계는상기 제1 영상 데이터를 단독으로 상기 다단계 베이터베이스에 저장하는 단계;상기 신호 데이터에서 제2 영상 데이터를 추출하는 단계;상기 제1 영상 데이터와 상기 제2 영상 데이터를 통합하는 단계; 및상기 통합된 영상 데이터를 상기 다단계 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제1항에 있어서,상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 단계는상기 입력 데이터에서 관심영역(region of interest)을 선정하는 단계를 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제6항에 있어서,상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 단계는상기 입력 데이터를 확장하는 단계 - 상기 확장은 회전, 이동, 및 반전 중 적어도 하나를 포함함 -; 및상기 확장과 연관된 설정 데이터를 이용하여 상기 확장된 입력 데이터에서 상기 관심영역을 재선정하는 단계를 더 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제6항에 있어서,상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 단계는상기 관심영역이 선정된 입력 데이터에 대해 선행학습을 진행하고, 객체 검출 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제8항에 있어서,상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 단계는상기 생성된 객체 검출 모델을 이용하여 상기 입력 데이터에 대해 객체 검출을 수행한 후 학습에 사용되는 데이터를 분류하는 단계를 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제1항에 있어서,상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 단계는상기 입력 데이터를 확대 또는 축소하는 단계를 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제1항에 있어서,상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 단계는상기 입력 데이터의 크기를 미리 결정된 크기로 조정하는 단계를 포함하는, 다단계 딥러닝 방법
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제1항에 있어서,상기 다단계 학습을 수행하는 단계는 상기 적어도 두 개의 단계의 입력 데이터 각각에 대한 딥러닝 모델을 생성하는, 다단계 딥러닝 방법
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입력 데이터를 이용하여 다단계(multi-level) 데이터베이스(DB)를 생성하는 입력부 - 상기 입력 데이터는 적어도 두 개의 단계로 분류되고, 상기 다단계 데이터베이스는 상기 적어도 두 개의 단계 각각에 대응하는 적어도 두 개의 서브 데이터베이스를 포함하고, 상기 서브 데이터베이스 각각은 대응하는 입력 데이터를 저장함 -;상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하는 전처리부; 및다단계(multi-level) 딥러닝(deep learning) 모델을 생성하기 위하여 상기 전처리된 데이터에 대한 다단계(multi-level) 학습을 수행하는 학습부를 포함하는, 다단계 딥러닝(deep learning) 장치
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제13항에 있어서,상기 학습부는 상기 다단계 딥러닝 모델을 시험(test)하고,상기 다단계 딥러닝 모델을 이용하여 사물을 인식하는 컴퓨터 프로그램을 실행하기 위한 실행파일을 생성하는 파일생성부를 더 포함하는, 다단계 딥러닝 장치
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제13항에 있어서,상기 입력 데이터는 사용자에 의해 입력된 데이터 및 웹에서 수집된 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 다단계 딥러닝 장치
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제13항에 있어서,상기 입력 데이터는 영상 데이터 및 제1 신호 데이터를 포함하고,상기 입력부는상기 영상 데이터에서 제2 신호 데이터를 추출하고,상기 제1 신호 데이터와 상기 제2 신호 데이터를 통합하고, 그리고상기 제1 신호 데이터를 단독으로 또는 상기 통합된 신호 데이터를 상기 다단계 데이터베이스에 저장하는, 다단계 딥러닝 장치
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제13항에 있어서,상기 입력 데이터는 제1 영상 데이터 및 신호 데이터를 포함하고,상기 입력부는상기 신호 데이터에서 제2 영상 데이터를 추출하고,상기 제1 영상 데이터와 상기 제2 영상 데이터를 통합하고, 그리고상기 제1 영상 데이터를 단독으로 또는 상기 통합된 영상 데이터를 상기 다단계 데이터베이스에 저장하는, 다단계 딥러닝 장치
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제13항에 있어서,상기 전처리부는상기 입력 데이터에서 관심영역(region of interest)을 선정하는, 다단계 딥러닝 장치
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제18항에 있어서,상기 전처리부는상기 입력 데이터를 확장하고 - 상기 확장은 회전, 이동, 및 반전 중 적어도 하나를 포함함 -, 그리고상기 확장과 연관된 설정 데이터를 이용하여 상기 확장된 입력 데이터에서 상기 관심영역을 재선정하는, 다단계 딥러닝 장치
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제18항에 있어서,상기 전처리부는상기 관심영역이 선정된 입력 데이터에 대해 선행학습을 진행하고, 객체 검출 모델을 생성하는, 다단계 딥러닝 장치
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제20항에 있어서,상기 전처리부는상기 생성된 객체 검출 모델을 이용하여 상기 입력 데이터에 대해 객체 검출을 수행한 후 학습에 사용되는 데이터를 분류하는, 다단계 딥러닝 장치
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제13항에 있어서,상기 전처리부는상기 입력 데이터를 확대 또는 축소하는, 다단계 딥러닝 장치
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제13항에 있어서,상기 전처리부는상기 입력 데이터의 크기를 미리 결정된 크기로 조정하는, 다단계 딥러닝 장치
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제13항에 있어서,상기 학습부는 상기 적어도 두 개의 단계의 입력 데이터 각각에 대한 딥러닝 모델을 생성하는, 다단계 딥러닝 장치
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입력 데이터를 수신하는 입출력 인터페이스;다단계 딥러닝을 수행하는 적어도 하나의 프로세서; 및다단계(multi-level) 데이터베이스(DB)를 저장하는 스토리지(storage)를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는:상기 입력 데이터를 이용하여 상기 다단계(multi-level) 데이터베이스(DB)를 생성하고 - 상기 입력 데이터는 적어도 두 개의 단계로 분류되고, 상기 다단계 데이터베이스는 상기 적어도 두 개의 단계 각각에 대응하는 적어도 두 개의 서브 데이터베이스를 포함하고, 상기 서브 데이터베이스 각각은 대응하는 입력 데이터를 저장함 -;상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하고; 그리고다단계(multi-level) 딥러닝(deep learning) 모델을 생성하기 위하여 상기 전처리된 데이터에 대한 다단계(multi-level) 학습을 수행하는, 다단계 딥러닝(deep learning) 장치
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다단계 딥러닝 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가:입력 데이터를 이용하여 다단계(multi-level) 데이터베이스(DB)를 생성하도록 하고 - 상기 입력 데이터는 적어도 두 개의 단계로 분류되고, 상기 다단계 데이터베이스는 상기 적어도 두 개의 단계 각각에 대응하는 적어도 두 개의 서브 데이터베이스를 포함하고, 상기 서브 데이터베이스 각각은 대응하는 입력 데이터를 저장함 -;상기 다단계 데이터베이스에 저장된 입력 데이터를 전처리하도록 하고; 및다단계(multi-level) 딥러닝(deep learning) 모델을 생성하기 위하여 상기 전처리된 데이터에 대한 다단계(multi-level) 학습을 수행하도록 하는 명령어를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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