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다양한 이미지를 처리하기 위한 복수의 컨볼루션 레이어를 포함하는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 구성하는 단계;상기 이미지를 회전시키는 각도를 결정하는 인덱스를 부여하는 n개(상기 n은 4 이상의 자연수)의 제1 앙상블 모듈을 포함하여, 회전 불변성 로봇 파지 추론을 위한 REM(Rotation Ensemble Module)을 구성하는 단계;상기 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)의 말단으로, 상기 REM을 배치하는 단계;상기 n개의 제1 앙상블 모듈 각각에 의해 추출되는 n개의 특징(feature)에 대해, 로봇 파지 시의 정확도를 추정하는 단계; 및상기 n개의 특징 중에서, 가장 높은 정확도가 추정되는 특징을, 제1 특징으로서 도출하는 단계를 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 구성 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 컨볼루션 레이어 중에서, 처리 가능한 이미지의 크기가 작은 순으로 두 개의 레이어를 식별하는 단계; 및식별된 두 개의 레이어 사이를, 상기 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)의 말단으로 결정하는 단계를 더 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 구성 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 컨볼루션 레이어 중에서, 건너뛰기 연결(skip connection)과 관련되는 두 개의 레이어를 식별하는 단계; 및식별된 두 개의 레이어 사이를, 상기 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)의 말단으로 결정하는 단계를 더 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 구성 방법
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제1항에 있어서,상기 인덱스가 부여되지 않는 제2 앙상블 모듈을 더 포함하여 상기 REM을 구성하는 단계; 및상기 제1 특징과, 상기 제2 앙상블 모듈에 의해 추출되는 제2 특징을 곱으로 연결(concatenation)하여, 상기 로봇 파지에 관한 결과물을 출력하는 단계를 더 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 구성 방법
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제1항에 있어서,이웃하는 제1 앙상블 모듈 사이에서의 상기 각도 간의 차이가 서로 일정하도록, 상기 제1 앙상블 모듈 각각으로 상기 인덱스를 상이하게 부여하는 단계를 더 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 구성 방법
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다양한 이미지를 처리하기 위한 복수의 컨볼루션 레이어를 포함하는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 구성하고, 상기 이미지를 회전시키는 각도를 결정하는 인덱스를 부여하는 n개(상기 n은 4 이상의 자연수)의 제1 앙상블 모듈을 포함하여, 회전 불변성 로봇 파지 추론을 위한 REM을 구성하는 구성부; 및상기 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)의 말단으로, 상기 REM을 배치하는 배치부를 포함하고,상기 구성부는,상기 n개의 제1 앙상블 모듈 각각에 의해 추출되는 n개의 특징에 대해, 로봇 파지 시의 정확도를 추정하며, 상기 n개의 특징 중에서, 가장 높은 정확도가 추정되는 특징을, 제1 특징으로서 도출하는딥 뉴럴 네트워크 구성 장치
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제8항에 있어서,상기 딥 뉴럴 네트워크 구성 장치는,상기 복수의 컨볼루션 레이어 중에서, 처리 가능한 이미지의 크기가 작은 순으로 두 개의 레이어를 식별하고, 식별된 두 개의 레이어 사이를, 상기 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)의 말단으로 결정하는 처리부를 더 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 구성 장치
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제8항에 있어서,상기 딥 뉴럴 네트워크 구성 장치는,상기 복수의 컨볼루션 레이어 중에서, 건너뛰기 연결과 관련되는 두 개의 레이어를 식별하고, 식별된 두 개의 레이어 사이를, 상기 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)의 말단으로 결정하는 처리부를 더 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 구성 장치
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제8항에 있어서,상기 구성부는,상기 인덱스가 부여되지 않는 제2 앙상블 모듈을 더 포함하여 상기 REM을 구성하고, 상기 제1 특징과, 상기 제2 앙상블 모듈에 의해 추출되는 제2 특징을 곱으로 연결하여, 상기 로봇 파지에 관한 결과물을 출력하는딥 뉴럴 네트워크 구성 장치
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제8항에 있어서,상기 구성부는,이웃하는 제1 앙상블 모듈 사이에서의 상기 각도 간의 차이가 서로 일정하도록, 상기 제1 앙상블 모듈 각각으로 상기 인덱스를 상이하게 부여하는딥 뉴럴 네트워크 구성 장치
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