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이미지 내 객체를 식별하는 신경망 모델을 학습하는 방법에 있어서,입력 광을 투과 및 반사시킴으로써 제1 파장 대역의 광 및 제2 파장 대역의 광을 생성하는 단계;상기 제1 파장 대역의 광으로부터 제1 이미지를 획득하는 단계;상기 제2 파장 대역의 광으로부터 제2 이미지를 생성하는 단계;미리 학습되는 제1 신경망 모델을 이용하여 상기 제1 이미지로부터 검출되는 객체에 대한 제1 객체 정보를 획득하는 단계;상기 제2 이미지로부터, 상기 제1 이미지에서 검출된 객체에 대응되는 영역에 대한 제2 객체 정보를 획득하는 단계; 및상기 제2 객체 정보 및 상기 제1 객체 정보를 매칭함으로써 학습 데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은상기 생성된 학습 데이터에 기초하여, 상기 제1 파장 대역의 광 또는 상기 제2 파장 대역의 광으로부터 생성된 제3 이미지가 입력되면, 상기 입력된 제3 이미지 내 객체의 종류를 식별하는 제2 신경망 모델을 학습하는 단계; 를 더 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 파장 대역이 가시 광선 영역에 속하는 광의 스펙트럼을 포함하는 경우, 상기 제2 파장 대역은 자외선(UV) 영역 또는 근적외선(IR) 영역 중 하나의 영역에 속하는 광의 스펙트럼을 포함하고,상기 제1 파장 대역이 자외선(UV) 영역 또는 근적외선(IR) 영역 중 하나의 영역에 속하는 광의 스펙트럼을 포함하는 경우, 상기 제2 파장 대역은 가시광선 영역에 속하는 광의 스펙트럼을 포함하는 것인, 방법
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제3항에 있어서, 상기 제1 이미지를 획득하는 단계는상기 제1 파장 대역의 광을 센싱함으로써 상기 제1 이미지를 생성하는 제1 카메라를 이용하여, 상기 제1 이미지를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제4항에 있어서, 상기 제2 이미지를 생성하는 단계는상기 제2 파장 대역의 광을 센싱함으로써 상기 제2 이미지를 생성하는 제2 카메라를 이용하여 상기 제2 이미지를 획득하는 단계; 를 더 포함하는 방법
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제5항에 있어서, 상기 제1 카메라가 가시광선 영역의 광을 센싱함으로써 가시광선 이미지를 생성하는 가시광선 카메라인 경우, 상기 제2 카메라는 자외선 영역의 광을 센싱함으로써 자외선 이미지를 생성하는 자외선 카메라 또는 근적외선 영역의 광을 센싱함으로써 근적외선 이미지를 생성하는 근적외선 카메라 중 하나이고,상기 제1 카메라가 자외선 영역의 광을 센싱함으로써 자외선 이미지를 생성하는 자외선 카메라 또는 근적외선 영역의 광을 센싱함으로써 근적외선 이미지를 생성하는 근적외선 카메라 중 하나인 경우, 상기 제2 카메라는 가시광선 영역의 광을 센싱함으로써 가시광선 이미지를 생성하는 가시광선 카메라인 것을 특징으로 하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 신경망 모델은상기 제1 파장 대역의 광으로부터 생성된 제1 이미지가 입력되면, 상기 입력된 제1 이미지 내 픽셀 정보에 기초하여, 상기 객체에 대한 적어도 하나의 바운더리 셀을 검출하고, 상기 적어도 하나의 바운더리 셀 내 객체가 존재할 확률 값에 기초하여, 상기 복수의 바운더리 셀 중 하나의 바운더리 셀을 객체 영역으로 검출하며, 상기 검출된 객체 영역으로부터, 상기 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는, 방법
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제7항에 있어서, 상기 제1 객체 정보를 획득하는 단계는상기 제1 신경망 모델로부터, 상기 검출된 객체 영역의 좌표 정보를 식별하는 단계;상기 검출된 객체 영역 내 객체의 종류(category)를 식별하는 단계; 및상기 식별된 객체 영역의 좌표 정보 및 상기 식별된 객체의 종류를 상기 제1 객체 정보로써 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 제2 객체 정보를 획득하는 단계는상기 제1 객체 정보에 기초하여, 상기 제1 이미지 내 객체 영역에 대응되는 상기 제2 이미지 내 객체 영역을 식별하는 단계; 및상기 식별된 제2 이미지 내 객체 영역의 좌표 정보를 상기 제2 객체 정보로써 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 학습 데이터를 생성하는 단계는상기 제1 객체 정보에 기초하여, 상기 제1 이미지 내 객체 영역에 대응되는 상기 제2 이미지 내 객체 영역을 식별하는 단계; 및상기 식별된 제2 이미지 내 객체 영역의 좌표 정보에 상기 제1 객체 정보를 매칭함으로써 상기 학습 데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법
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이미지 내 객체를 식별하기 위한 신경망 모델을 학습하는 장치에 있어서,입력 광을 투과 및 반사시킴으로써 제1 파장 대역의 광 및 제2 파장 대역의 광을 생성하는 빔 스플리터;상기 제1 파장 대역의 광으로부터 제1 이미지를 생성하는 제1 카메라;상기 제2 파장 대역의 광으로부터 제2 이미지를 생성하는 제2 카메라;하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 를 포함하고,상기 프로세서는,미리 학습되는 제1 신경망 모델을 이용하여 상기 제1 이미지로부터 검출되는 객체에 대한 제1 객체 정보를 획득하고,상기 제2 이미지로부터, 상기 제1 이미지에서 검출된 객체에 대응되는 영역에 대한 제2 객체 정보를 획득하고,상기 제2 객체 정보 및 상기 제1 객체 정보를 매칭함으로써 학습 데이터를 생성하는, 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는상기 생성된 학습 데이터에 기초하여, 상기 제1 파장 대역의 광 또는 상기 제2 파장 대역의 광으로부터 생성된 제3 이미지가 입력되면, 상기 입력된 제3 이미지 내 객체의 종류를 식별하는 제2 신경망 모델을 학습하는 것을 특징으로 하는, 장치
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제11항에 있어서, 상기 제1 파장 대역이 가시 광선 영역에 속하는 광의 스펙트럼을 포함하는 경우, 상기 제2 파장 대역은 자외선(UV) 영역 또는 근적외선(IR) 영역 중 하나의 영역에 속하는 광의 스펙트럼을 포함하고,상기 제1 파장 대역이 자외선(UV) 영역 또는 근적외선(IR) 영역 중 하나의 영역에 속하는 광의 스펙트럼을 포함하는 경우, 상기 제2 파장 대역은 가시광선 영역에 속하는 광의 스펙트럼을 포함하는 것인, 장치
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제13항에 있어서, 상기 제1 카메라가 가시광선 영역의 광을 센싱함으로써 가시광선 이미지를 생성하는 가시광선 카메라인 경우, 상기 제2 카메라는 자외선 영역의 광을 센싱함으로써 자외선 이미지를 생성하는 자외선 카메라 또는 근적외선 영역의 광을 센싱함으로써 근적외선 이미지를 생성하는 근적외선 카메라 중 하나인 것을 특징으로 하는, 장치
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제13항에 있어서, 상기 제1 카메라가 자외선 영역의 광을 센싱함으로써 자외선 이미지를 생성하는 자외선 카메라 또는 근적외선 영역의 광을 센싱함으로써 근적외선 이미지를 생성하는 근적외선 카메라 중 하나인 경우, 상기 제2 카메라는 가시광선 영역의 광을 센싱함으로써 가시광선 이미지를 생성하는 가시광선 카메라인 것인, 장치
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제11항에 있어서, 상기 제1 신경망 모델은상기 제1 파장 대역의 광으로부터 생성된 제1 이미지가 입력되면, 상기 입력된 제1 이미지 내 픽셀 정보에 기초하여, 상기 객체에 대한 적어도 하나의 바운더리 셀을 검출하고, 상기 적어도 하나의 바운더리 셀 내 객체가 존재할 확률 값에 기초하여, 상기 복수의 바운더리 셀 중 하나의 바운더리 셀을 객체 영역으로 검출하며, 상기 검출된 객체 영역으로부터, 상기 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는, 장치
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제16항에 있어서, 상기 프로세서는상기 제1 신경망 모델로부터, 상기 검출된 객체 영역의 좌표 정보를 식별하고,상기 검출된 객체 영역 내 객체의 종류(category)를 식별하고,상기 식별된 객체 영역의 좌표 정보 및 상기 식별된 객체의 종류를 상기 제1 객체 정보로써 획득하는 것을 특징으로 하는, 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는상기 제1 객체 정보에 기초하여, 상기 제1 이미지 내 객체 영역에 대응되는 상기 제2 이미지 내 객체 영역을 식별하고,상기 식별된 제2 이미지 내 객체 영역의 좌표 정보를 상기 제2 객체 정보로써 획득하는 것을 특징으로 하는, 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는상기 제1 객체 정보에 기초하여, 상기 제1 이미지 내 객체 영역에 대응되는 상기 제2 이미지 내 객체 영역을 식별하고,상기 식별된 제2 이미지 내 객체 영역의 좌표 정보에 상기 제1 객체 정보를 매칭함으로써 상기 학습 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 장치
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입력 광을 투과 및 반사시킴으로써 제1 파장 대역의 광 및 제2 파장 대역의 광을 생성하는 단계;상기 제1 파장 대역의 광으로부터 제1 이미지를 획득하는 단계;상기 제2 파장 대역의 광으로부터 제2 이미지를 생성하는 단계;미리 학습되는 제1 신경망 모델을 이용하여 상기 제1 이미지로부터 검출되는 객체에 대한 제1 객체 정보를 획득하는 단계;상기 제2 이미지로부터, 상기 제1 이미지에서 검출된 객체에 대응되는 영역에 대한 제2 객체 정보를 획득하는 단계; 및상기 제2 객체 정보 및 상기 제1 객체 정보를 매칭함으로써 학습 데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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