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제로 스타일 로스를 이용한 도메인 적응 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022013369
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 제로 스타일 로스를 이용한 도메인 적응 장치 및 방법은, 제로 스타일 로스(zero style loss)를 통해 이미지를 컨텐츠와 스타일로 완전히 분리하고, 소스 이미지와 타겟 이미지가 컨텐츠 공간에서 정렬되도록 하여, 비지도 도메인 적응(Unsupervised Domain Adaptation)에 사용함으로써, 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 신경망이 타겟 이미지에 대해 지도 학습되는 효과를 획득할 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06V 20/41(2013.01) G06V 20/46(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210003078 (2021.01.11)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0101256 (2022.07.19) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.11)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김은태 서울특별시 서대문구
2 이수현 서울특별시 서대문구
3 현준혁 서울특별시 서대문구
4 성홍제 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.01.11 수리 (Accepted) 1-1-2021-0030540-09
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.03.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0211551-27
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0378704-96
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.04.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0378705-31
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.06.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0467199-39
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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소스 이미지 및 타겟 이미지 각각에서 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 추출하는 제1 특징 추출부;상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지 각각에 대해 상기 제1 특징 추출부를 통해 추출된 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 기반으로 상기 소스 이미지를 상기 타겟 이미지의 도메인으로 변환하여 제1 변환 소스 이미지를 획득하고, 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지 각각에 대해 상기 제1 특징 추출부를 통해 추출된 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 기반으로 상기 타겟 이미지를 상기 소스 이미지의 도메인으로 변환하여 제1 변환 타겟 이미지를 획득하며, 상기 소스 이미지에 대해 상기 제1 특징 추출부를 통해 추출된 컨텐츠 특징을 기반으로 상기 소스 이미지의 의미론적 분할 예측 확률 맵을 획득하는 제1 학습부;상기 제1 학습부를 통해 획득된 상기 제1 변환 소스 이미지 및 상기 제1 변환 타겟 이미지 각각에서 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 추출하는 제2 특징 추출부; 및상기 제1 변환 소스 이미지에 대해 상기 제2 특징 추출부를 통해 추출된 컨텐츠 특징을 기반으로 상기 제1 변환 소스 이미지의 의미론적 분할 예측 확률 맵을 획득하는 제2 학습부;를 포함하는 제로 스타일 로스를 이용한 도메인 적응 장치
2 2
제1항에서,상기 제1 특징 추출부는,상기 소스 이미지로부터 상기 타겟 이미지의 스타일을 추출하면 0이 되도록 하고, 상기 타겟 이미지로부터 상기 소스 이미지의 스타일을 추출하면 0이 되도록 하는 제1 로스(loss)를 기반으로, 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지 각각에서 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 추출하는,제로 스타일 로스를 이용한 도메인 적응 장치
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제2항에서,상기 제2 특징 추출부는,상기 제1 변환 소스 이미지로부터 상기 타겟 이미지의 스타일을 추출하면 0이 되도록 하고, 상기 제1 변환 타겟 이미지로부터 상기 소스 이미지의 스타일을 추출하면 0이 되도록 하는 제2 로스(loss)를 기반으로, 상기 제1 변환 소스 이미지 및 상기 제1 변환 타겟 이미지 각각에서 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 추출하는,제로 스타일 로스를 이용한 도메인 적응 장치
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제3항에서,상기 제1 학습부는,상기 소스 이미지의 의미론적 분할 예측 확률 맵과 상기 소스 이미지의 의미론적 분할 정답값의 차이가 최소화 되도록 하는 제3 로스(loss)를 기반으로, 상기 소스 이미지의 의미론적 분할 예측 확률 맵을 획득하고,상기 제2 학습부는,상기 제1 변환 소스 이미지의 의미론적 분할 예측 확률 맵과 상기 제1 변환 소스 이미지의 의미론적 분할 정답값의 차이가 최소화 되도록 하는 제4 로스(loss)를 기반으로, 상기 제1 변환 소스 이미지의 의미론적 분할 예측 확률 맵을 획득하는,제로 스타일 로스를 이용한 도메인 적응 장치
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소스 이미지 및 타겟 이미지 각각에서 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 추출하는 단계;상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지 각각에서 추출된 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 기반으로 상기 소스 이미지를 상기 타겟 이미지의 도메인으로 변환하여 제1 변환 소스 이미지를 획득하고, 상기 소스 이미지 및 상기 타겟 이미지 각각에서 추출된 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 기반으로 상기 타겟 이미지를 상기 소스 이미지의 도메인으로 변환하여 제1 변환 타겟 이미지를 획득하며, 상기 소스 이미지에서 추출된 컨텐츠 특징을 기반으로 상기 소스 이미지의 의미론적 분할 예측 확률 맵을 획득하는 단계;상기 제1 변환 소스 이미지 및 상기 제1 변환 타겟 이미지 각각에서 컨텐츠 특징과 스타일 특징을 추출하는 단계; 및상기 제1 변환 소스 이미지에서 추출된 컨텐츠 특징을 기반으로 상기 제1 변환 소스 이미지의 의미론적 분할 예측 확률 맵을 획득하는 단계;를 포함하는 제로 스타일 로스를 이용한 도메인 적응 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 중견연구자지원사업 자율주행차량에서 사고 방지를 위한 강인한 객체 검출 및 추적 시스템 개발(2/3)