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다양한 병증이 표현된 영상을 대량으로 생성할 수 있는 딥러닝 기반의 병증 식물 영상 생성 장치에 있어서, 병증이 없는 건강한 식물에 대한 영상이 입력 영상으로서 입력되면, 상기 입력 영상에 병증이 표현될 수 있는 목적 영역을 마스킹하여, 목적 영역과 배경 영역을 구분하는 마스킹부;기정의된 GAN 딥러닝 모델을 이용해 상기 목적 영역 내에 특정 병증이 표현된 병증 부분 영상을 생성하는 병증 부분 영상 생성부; 및상기 병증 부분 영상과 상기 입력 영상의 배경 영역을 합성하여, 상기 입력 영상의 배경 영역은 유지되되 상기 목적 영역 내에는 특정 병증이 표현되는 병증 식물 영상을 생성하는 영상 합성부;를 포함하는 병증 식물 영상 생성 장치
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제1항에 있어서, 상기 마스킹부는,사용자에 의해 입력되는 마스킹 정보에 기초하여 상기 목적 영역을 마스킹하거나, 또는 기정의된 MASK RCNN 모델에 기초하여 상기 목적 영역을 마스킹하는 것을 특징으로 하는 병증 식물 영상 생성 장치
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제2항에 있어서, 상기 목적 영역은,상기 입력 영상에 포함된 적어도 하나의 잎에 대한 폐영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 병증 식물 영상 생성 장치
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제1항에 있어서, 상기 영상 합성부는,상기 입력 영상에서 특징을 추출하는 이미지 인코더; 목적하는 병증에 관한 레이블을 임베딩한 레이블 벡터와 상기 병증 부분 영상을 곱하고, 그 결과 영상의 특징을 추출하는 마스크 레이블 인코더; 및상기 이미지 인코더의 출력과 상기 마스크 레이블 인코더의 출력을 합(concatenate)하여 병증 식물 영상으로 디코딩하는 이미지 디코더;를 포함하는 것을 특징으로 하는 병증 식물 영상 생성 장치
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다양한 병증이 표현된 영상을 대량으로 생성할 수 있는 딥러닝 기반의 병증 식물 영상 생성 방법에 있어서, 병증이 없는 건강한 식물에 대한 영상이 입력 영상으로서 입력되는 단계;상기 입력 영상에 병증이 표현될 수 있는 목적 영역을 마스킹하여, 목적 영역과 배경 영역을 구분하는 단계;기정의된 GAN 딥러닝 모델을 이용해 상기 목적 영역 내에 특정 병증이 표현된 병증 부분 영상을 생성하는 단계; 및상기 병증 부분 영상과 상기 입력 영상의 배경 영역을 합성하여, 상기 입력 영상의 배경 영역은 유지되되 상기 목적 영역 내에는 특정 병증이 표현되는 병증 식물 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 병증 식물 영상 생성 방법
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