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관심 영역 추출 장치에 의해 수행되는 관심 영역 추출 방법에 있어서,잡음이 제거되도록 기 학습된 제 1 딥러닝 모델에 제 1 합성 개구 레이다(SAR) 영상을 입력하는 단계와,상기 제 1 딥러닝 모델에 의해 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에서 잡음이 제거된 제 2 합성 개구 레이다 영상 및 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상을, 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 대한 제 1 관심 영역이 추출된 제 1 특징맵과 상기 제 2 합성 개구 레이다 영상에 대한 제 2 관심 영역이 추출된 제 2 특징맵을 출력하도록 기 학습된 제 2 딥러닝 모델에 입력하는 단계와,상기 제 2 딥러닝 모델에서 출력된, 상기 제 1 관심 영역을 포함하는 상기 제 1 특징맵과 상기 제 2 관심 영역을 포함하는 상기 제 2 특징맵을 병합하여 최종 특징맵을 생성하는 단계와,상기 최종 특징맵을 기초로 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 대한 최종 관심 영역을 추출하는 단계를 포함하는관심 영역 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 최종 관심 영역을 추출하는 단계는,비-최대 억제(NMS: Non maximum Suppression) 알고리즘을 상기 최종 특징맵에 적용하여 상기 관심 영역을 추출하는관심 영역 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 제 1 딥러닝 모델은,학습용 영상을 입력 받으면, 상기 학습용 영상에서 잡음이 제거된 영상을 출력하도록 학습되어 있는관심 영역 추출 방법
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제3항에 있어서,상기 제 1 딥러닝 모델은,상기 제 2 특징맵과 상기 제 1 관심 영역을 피드백값으로 입력 받아 더 학습되어 있는관심 영역 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 최종 관심 영역을 기초로 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 포함된 표적을 식별하는 단계를 더 포함하는관심 영역 추출 방법
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제 1 합성 개구 레이다(SAR) 영상을 입력 받는 입출력부;메모리; 및상기 메모리와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,잡음이 제거되도록 기 학습된 제 1 딥러닝 모델에 상기 제 1 합성 개구 레이다(SAR) 영상을 입력하고,상기 제 1 딥러닝 모델에 의해 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에서 잡음이 제거된 제 2 합성 개구 레이다 영상 및 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상을, 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 대한 제 1 관심 영역이 추출된 제 1 특징맵과 상기 제 2 합성 개구 레이다 영상에 대한 제 2 관심 영역이 추출된 제 2 특징맵을 출력하도록 기 학습된 제 2 딥러닝 모델에 입력하고, 상기 제 2 딥러닝 모델에서 출력된, 상기 제 1 관심 영역을 포함하는 상기 제 1 특징맵과 상기 제 2 관심 영역을 포함하는 상기 제 2 특징맵을 병합하여 최종 특징맵을 생성하고,상기 최종 특징맵을 기초로, 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 대한 최종 관심 영역을 추출하는관심 영역 추출 장치
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제 6 항에 있어서,상기 프로세서는,비-최대 억제(NMS: Non maximum Suppression) 알고리즘을 상기 최종 특징맵에 적용하여 상기 관심 영역을 추출하는관심 영역 추출 장치
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제 7 항에 있어서,상기 제 1 딥러닝 모델은,학습용 영상을 입력 받으면, 상기 학습용 영상에서 잡음이 제거된 영상을 출력하도록 학습되어 있는관심 영역 추출 장치
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제8항에 있어서,상기 제 1 딥러닝 모델은,상기 제 2 특징맵과 상기 제 1 관심 영역을 피드백값으로 입력 받아 더 학습되어 있는관심 영역 추출 장치
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제6항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 최종 관심 영역을 기초로 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 포함된 표적을 식별하는관심 영역 추출 장치
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컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,잡음이 제거되도록 기 학습된 제 1 딥러닝 모델에 제 1 합성 개구 레이다(SAR) 영상을 입력하는 단계와,상기 제 1 딥러닝 모델에 의해 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에서 잡음이 제거된 제 2 합성 개구 레이다 영상 및 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상을, 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 대한 제 1 관심 영역이 추출된 제 1 특징맵과 상기 제 2 합성 개구 레이다 영상에 대한 제 2 관심 영역이 추출된 제 2 특징맵을 출력하도록 기 학습된 제 2 딥러닝 모델에 입력하는 단계와,상기 제 2 딥러닝 모델에서 출력된, 상기 제 1 관심 영역을 포함하는 상기 제 1 특징맵과 상기 제 2 관심 영역을 포함하는 상기 제 2 특징맵을 병합하여 최종 특징맵을 생성하는 단계와,상기 최종 특징맵을 기초로, 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 대한 최종 관심 영역을 추출하는 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,잡음이 제거되도록 기 학습된 제 1 딥러닝 모델에 제 1 합성 개구 레이다(SAR) 영상을 입력하는 단계와,상기 제 1 딥러닝 모델에 의해 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에서 잡음이 제거된 제 2 합성 개구 레이다 영상 및 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상을, 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 대한 제 1 관심 영역이 추출된 제 1 특징맵과 상기 제 2 합성 개구 레이다 영상에 대한 제 2 관심 영역이 추출된 제 2 특징맵을 출력하도록 기 학습된 제 2 딥러닝 모델에 입력하는 단계와,상기 제 2 딥러닝 모델에서 출력된, 상기 제 1 관심 영역을 포함하는 상기 제 1 특징맵과 상기 제 2 관심 영역을 포함하는 상기 제 2 특징맵을 병합하여 최종 특징맵을 생성하는 단계와,상기 최종 특징맵을 기초로, 상기 제 1 합성 개구 레이다 영상에 대한 최종 관심 영역을 추출하는 단계를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
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