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적대적 패치 위치 결정 장치에 의해 수행되는 적대적 패치 위치 결정 방법에 있어서,물체 이미지의 색상 정보를 이용하여 생성된 샘플 패치가 상기 물체 이미지를 분할한 복수의 영역 중 제 1 영역에 부착된 제 1 이미지를 획득하는 단계와,상기 샘플 패치가 상기 복수의 영역 중 제 2 영역에 부착된 제 2 이미지를 획득하는 단계와,입력 이미지를 입력 받으면 상기 입력 이미지 내의 소정의 물체를 탐지하도록 기 학습된 딥러닝 학습 모델에, 동일한 상기 물체 이미지 내에서 상기 샘플 패치가 부착된 위치가 서로 다른 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를 각각 입력하는 단계와,상기 딥러닝 학습 모델로부터 출력된 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지 각각에 대한 물체 탐지 정확도에 기초하여 상기 제 1 영역과 상기 제 2 영역 중에서 상기 물체 이미지에 적대적 패치를 부착할 위치를 결정하는 단계를 포함하는적대적 패치 위치 결정 방법
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제 1 항에 있어서,상기 적대적 패치를 부착할 위치를 결정하는 단계는,상기 제 1 이미지가 상기 제 2 이미지보다 상기 물체 탐지 정확도가 높을 경우, 상기 제 1 이미지에서 상기 샘플 패치가 부착된 상기 제 1 영역을 상기 적대적 패치를 부착할 위치로 결정하는적대적 패치 위치 결정 방법
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제 1 항에 있어서,상기 샘플 패치는,상기 물체 이미지에 포함된 픽셀들의 평균 색상을 기초로 생성되는적대적 패치 위치 결정 방법
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제 1 항에 있어서,상기 적대적 패치는,투명 또는 반투명으로 생성되는적대적 패치 위치 결정 방법
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물체 이미지를 입력 받는 입출력부;메모리; 및상기 메모리와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,상기 물체 이미지의 색상 정보를 이용하여 생성된 샘플 패치가 상기 물체 이미지를 분할한 복수의 영역 중 제 1 영역에 부착된 제 1 이미지를 획득하고, 상기 샘플 패치가 상기 복수의 영역 중 제 2 영역에 부착된 제 2 이미지를 획득하고, 입력 이미지를 입력 받으면 상기 입력 이미지 내의 소정의 물체를 탐지하도록 기 학습된 딥러닝 학습 모델에 동일한 상기 물체 이미지 내에서 상기 샘플 패치가 부착된 위치가 서로 다른 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를 각각 입력하고, 상기 딥러닝 학습 모델로부터 출력된 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지 각각에 대한 물체 탐지 정확도에 기초하여 상기 제 1 영역과 상기 제 2 영역 중에서 상기 물체 이미지에 적대적 패치를 부착할 위치를 결정하는적대적 패치 위치 결정 장치
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제 5 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제 1 이미지가 상기 제 2 이미지보다 상기 물체 탐지 정확도가 높을 경우, 상기 제 1 이미지에서 상기 샘플 패치가 부착된 상기 제 1 영역을 상기 적대적 패치를 부착할 위치로 결정하는적대적 패치 위치 결정 장치
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제 5 항에 있어서,상기 샘플 패치는,상기 물체 이미지에 포함된 픽셀들의 평균 색상을 기초로 생성되는적대적 패치 위치 결정 장치
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제 5 항에 있어서,상기 적대적 패치는,투명 또는 반투명으로 생성되는적대적 패치 위치 결정 장치
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컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,물체 이미지의 색상 정보를 이용하여 생성된 샘플 패치가 상기 물체 이미지를 분할한 복수의 영역 중 제 1 영역에 부착된 제 1 이미지를 획득하는 단계와,상기 샘플 패치가 상기 복수의 영역 중 제 2 영역에 부착된 제 2 이미지를 획득하는 단계와,입력 이미지를 입력 받으면 상기 입력 이미지 내의 소정의 물체를 탐지하도록 기 학습된 딥러닝 학습 모델에, 동일한 상기 물체 이미지 내에서 상기 샘플 패치가 부착된 위치가 서로 다른 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를 각각 입력하는 단계와,상기 딥러닝 학습 모델로부터 출력된 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지 각각에 대한 물체 탐지 정확도에 기초하여 상기 제 1 영역과 상기 제 2 영역 중에서 상기 물체 이미지에 적대적 패치를 부착할 위치를 결정하는 단계를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,물체 이미지의 색상 정보를 이용하여 생성된 샘플 패치가 상기 물체 이미지를 분할한 복수의 영역 중 제 1 영역에 부착된 제 1 이미지를 획득하는 단계와,상기 샘플 패치가 상기 복수의 영역 중 제 2 영역에 부착된 제 2 이미지를 획득하는 단계와,입력 이미지를 입력 받으면 상기 입력 이미지 내의 소정의 물체를 탐지하도록 기 학습된 딥러닝 학습 모델에, 동일한 상기 물체 이미지 내에서 상기 샘플 패치가 부착된 위치가 서로 다른 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지를 각각 입력하는 단계와,상기 딥러닝 학습 모델로부터 출력된 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지 각각에 대한 물체 탐지 정확도에 기초하여 상기 제 1 영역과 상기 제 2 영역 중에서 상기 물체 이미지에 적대적 패치를 부착할 위치를 결정하는 단계를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
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