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객체 탐지에서의 둘레기반 IoU 손실함수를 통한 효율적인 바운딩 박스 회귀 학습 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022003165
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 객체 탐지에서의 둘레기반 IoU 손실함수를 통한 효율적인 바운딩 박스 회귀 학습 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 객체 탐지에서의 둘레기반 IoU 손실함수를 통한 효율적인 바운딩 박스 회귀 학습 방법은 객체 탐지를 위한 신경망 학습을 위해 학습부가 클래스 분류와 바운딩 박스의 샘플인 앵커 박스의 회귀 손실 함수를 결합 학습하는 단계, 학습된 회귀 손실 함수가 앵커 박스와 타깃 박스의 겹침을 측정하기 위한 IoU(Intersection of Union) 손실과 상관관계를 갖도록 회귀 손실 함수 계산부가 학습된 회귀 손실 함수에 페널티 항을 추가하는 단계 및 회귀 손실 함수 계산부를 통해 앵커 박스와 타깃 박스를 포함하는 영역과 타깃 박스와 앵커 박스 각각의 둘레 차이를 이용하여 최종 회귀 손실 함수를 구하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06V 10/10 (2022.01.01) G06T 7/20 (2017.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06V 10/10(2013.01) G06T 7/20(2013.01)
출원번호/일자 1020210019696 (2021.02.15)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2378887-0000 (2022.03.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220325) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.15)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최동완 인천광역시 미추홀구
2 김현준 서울특별시 강서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.02.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-0176879-49
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.09.06 수리 (Accepted) 1-1-2021-1028731-43
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2021.09.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2021.09.13 불수리 (Non-acceptance) 9-1-2021-0013121-92
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2021-1463759-57
6 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2021.12.28 수리 (Accepted) 9-1-2021-0017657-34
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.02.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0103040-53
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.02.23 수리 (Accepted) 1-1-2022-0203797-62
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.02.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0203798-18
10 등록결정서
Decision to grant		 2022.02.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0157774-45
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
객체 탐지를 위한 신경망 학습을 위해 학습부가 클래스 분류와 바운딩 박스의 샘플인 앵커 박스의 회귀 손실 함수를 결합 학습하는 단계; 학습된 회귀 손실 함수가 앵커 박스와 타깃 박스의 겹침을 측정하기 위한 IoU(Intersection of Union) 손실과 상관관계를 갖도록 회귀 손실 함수 계산부가 학습된 회귀 손실 함수에 페널티 항을 추가하는 단계; 및회귀 손실 함수 계산부를 통해 앵커 박스와 타깃 박스를 포함하는 영역과 타깃 박스와 앵커 박스 각각의 둘레 차이를 이용하여 최종 회귀 손실 함수를 구하는 단계 를 포함하고, 최종 회귀 손실 함수의 페널티 항은 하기식으로 나타내고, 여기서, 는 앵커 박스와 타깃 박스를 포괄하는 최소 크기의 직사각형의 둘레, 는 타깃 박스의 둘레, 는 앵커 박스의 둘레를 나타내며, 최종 회귀 손실 함수의 패널티 항은 앵커 박스와 타깃 박스의 겹치는 정도가 증가할 수록 감소하게 되어 IoU와의 상관관계를 갖고, 앵커 박스와 타깃 박스를 포괄하는 최소 크기의 직사각형의 둘레를 최종 회귀 손실 함수의 패널티 항의 분모로 하여 스케일 불변성을 보장하며, 앵커 박스와 타깃 박스가 완전히 일치되어 겹치기 전에 페널티 항이 0이 되지 않는 객체 탐지를 위한 바운딩 박스 회귀 학습 방법
2 2
제1항에 있어서,회귀 손실 함수 계산부를 통해 앵커 박스와 타깃 박스를 포함하는 영역과 타깃 박스와 앵커 박스 각각의 둘레 차이를 이용하여 최종 회귀 손실 함수를 구하는 단계는, IoU와의 상관관계를 갖고, 스케일 불변성을 가지며, 앵커 박스와 타깃 박스가 완벽히 겹치기 전에 페널티 항이 0이 되지 않도록 앵커 박스와 타깃 박스를 포함하는 영역과 타깃 박스와 앵커 박스 각각의 둘레 차이를 이용하여 최종 회귀 손실 함수를 구하는 객체 탐지를 위한 바운딩 박스 회귀 학습 방법
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삭제
4 4
제1항에 있어서,앵커 박스와 타깃 박스가 완전히 일치되어 겹쳐져 손실 함수가 0이 될 때까지 최종 회귀 손실 함수의 페널티 항은 0이 되지 않도록 함으로써 바운딩 박스 회귀 학습을 최적화하는 객체 탐지를 위한 바운딩 박스 회귀 학습 방법
5 5
객체 탐지를 위한 신경망 학습을 위해 클래스 분류와 바운딩 박스의 샘플인 앵커 박스의 회귀 손실 함수를 결합 학습하는 학습부; 및학습된 회귀 손실 함수가 앵커 박스와 타깃 박스의 겹침을 측정하기 위한 IoU(Intersection of Union) 손실과 상관관계를 갖도록 학습된 회귀 손실 함수에 페널티 항을 추가하고, 앵커 박스와 타깃 박스를 포함하는 영역과 타깃 박스와 앵커 박스 각각의 둘레 차이를 이용하여 최종 회귀 손실 함수를 구하는 회귀 손실 함수 계산부를 포함하고, 최종 회귀 손실 함수의 페널티 항은 하기식으로 나타내고, 여기서, 는 앵커 박스와 타깃 박스를 포괄하는 최소 크기의 직사각형의 둘레, 는 타깃 박스의 둘레, 는 앵커 박스의 둘레를 나타내며, 최종 회귀 손실 함수의 패널티 항은 앵커 박스와 타깃 박스의 겹치는 정도가 증가할 수록 감소하게 되어 IoU와의 상관관계를 갖고, 앵커 박스와 타깃 박스를 포괄하는 최소 크기의 직사각형의 둘레를 최종 회귀 손실 함수의 패널티 항의 분모로 하여 스케일 불변성을 보장하며, 앵커 박스와 타깃 박스가 완전히 일치되어 겹치기 전에 페널티 항이 0이 되지 않는객체 탐지를 위한 바운딩 박스 회귀 학습 장치
6 6
제5항에 있어서,회귀 손실 함수 계산부는, IoU와의 상관관계를 갖고, 스케일 불변성을 가지며, 앵커 박스와 타깃 박스가 완벽히 겹치기 전에 페널티 항이 0이 되지 않도록 앵커 박스와 타깃 박스를 포함하는 영역과 타깃 박스와 앵커 박스 각각의 둘레 차이를 이용하여 최종 회귀 손실 함수를 구하는 객체 탐지를 위한 바운딩 박스 회귀 학습 장치
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2 과학기술정보통신부 인하대학교 산학협력단 방송통신산업기술개발사업 [Ezbaro] 자율협력형 스마트 임베디드 기기에서의 실시간 추론을 위한 딥러닝 모델 병합 및 분할 플랫폼 개발(3차년도)
3 과학기술정보통신부 인하대학교 산학협력단 방송통신산업기술개발사업 [Ezbaro] 커넥티드 카를 위한 지능형 모바일 엣지 클라우드 솔루션 개발(3차년도)
4 과학기술정보통신부 인하대학교 산학협력단 인공지능융합연구센터지원사업(국고) [Ezbaro][정부] 인공지능융합연구센터지원(2차년도)