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입력 영상에 관한 로컬 특징맵의 스케일에 따른 복수의 초해상맵을 획득하는 단계;상기 복수의 초해상맵 각각에 기초하여, 상기 로컬 특징맵을 풀링(pooling)하여 복수의 글로벌 특징맵을 획득하는 단계;상기 복수의 글로벌 특징맵을 상기 로컬 특징맵을 연결(concatenate)하는 단계; 및상기 연결된 특징맵에 기초하여, 상기 입력 영상의 컨텍스트 정보를 추출하는 단계를 포함하고,상기 복수의 글로벌 특징맵을 획득하는 단계는상기 복수의 초해상맵 각각에 기초하여, 상기 풀링을 위한 각각의 구획을 정의하는 단계; 및상기 정의된 구획에 기초하여, 상기 로컬 특징맵에 평균 풀링(average pooling)하여 상기 복수의 글로벌 특징맵을 획득하는 단계를 포함하는, 컨텍스트 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 글로벌 특징맵을 상기 로컬 특징맵 크기에 대응하도록 업샘플링하는 단계를 더 포함하고,상기 연결하는 단계는상기 업샘플링된 글로벌 특징맵과 상기 로컬 특징맵을 연결하는 단계를 포함하는, 컨텍스트 정보 추출 방법
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제2항에 있어서,상기 업샘플링하는 단계는상기 복수의 초해상맵에 기초하여, 상기 글로벌 특징맵을 상기 특징맵 크기에 대응하도록 업샘플링하는 단계를 포함하는, 컨텍스트 정보 추출 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 초해상맵을 획득하는 단계는SLIC(Simple linear iterative clustering) 알고리즘에 기초하여, 상기 초해상맵을 획득하는 단계를 포함하는, 컨텍스트 정보 추출 방법
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제1항에 있어서,1X1 컨볼루션 레이어를 이용하여, 상기 복수의 글로벌 특징맵의 채널 수를 조정하는 단계를 더 포함하는, 컨텍스트 정보 추출 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제6항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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9
적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 뉴럴 네트워크를 구동하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,입력 영상에 관한 로컬 특징맵의 스케일에 따른 복수의 초해상맵을 획득하고,상기 복수의 초해상맵 각각에 기초하여, 상기 로컬 특징맵을 풀링(pooling)하여 복수의 글로벌 특징맵을 획득하고,상기 복수의 글로벌 특징맵을 상기 로컬 특징맵을 연결(concatenate)하고,상기 연결된 특징맵에 기초하여, 상기 입력 영상의 컨텍스트 정보를 추출하고,상기 프로세서는상기 복수의 초해상맵 각각에 기초하여, 상기 풀링을 위한 각각의 구획을 정의하고, 상기 정의된 구획에 기초하여, 상기 로컬 특징맵에 평균 풀링(average pooling)하여 상기 복수의 글로벌 특징맵을 획득하는 컨텍스트 정보 추출 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 글로벌 특징맵을 상기 로컬 특징맵 크기에 대응하도록 업샘플링하고,상기 업샘플링된 글로벌 특징맵과 상기 로컬 특징맵을 연결하는, 컨텍스트 정보 추출 장치
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제10항에 있어서,상기 프로세서는상기 복수의 초해상맵에 기초하여 상기 글로벌 특징맵을 상기 로컬 특징맵 크기에 대응하도록 업샘플링하는, 컨텍스트 정보 추출 장치
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삭제
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제9항에 있어서,상기 프로세서는SLIC 알고리즘에 기초하여 상기 초해상맵을 획득하는, 컨텍스트 정보 추출 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는1X1 컨볼루션 레이어를 이용하여, 상기 복수의 글로벌 특징맵의 채널 수를 조정하는, 컨텍스트 정보 추출 장치
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