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컴퓨터에 의해 구현되는 영상 분류 방법으로서,제1 딥러닝 알고리즘에 따라, 복수의 실제 촬영 영상 데이터를 제1 훈련 데이터 세트로서 이용하여 훈련함으로써, 제1 딥러닝 기반 영상 분류 모델을 형성하는 단계,상기 제1 훈련 데이터 세트 중 적어도 일부를 훈련 데이터로 이용한 머신러닝에 의해 합성 영상 데이터 세트를 획득하는 단계,상기 합성 영상 데이터 세트의 각 합성 영상 데이터 중 소정의 기준 이상의 품질을 갖춘 합성 영상 데이터를 선별하는 단계,상기 제1 딥러닝 기반 영상 분류 모델을, 상기 선별된 합성 영상 데이터들에 기초하여 더 훈련시킴으로써, 상기 제2 딥러닝 기반 영상 분류 모델을 형성하는 단계,영상 데이터를 수신하는 단계,상기 제2 딥러닝 기반 영상 분류 모델에 기초하여, 수신된 상기 영상 데이터를 분석하는 단계, 및수신된 상기 영상 데이터를 복수의 카테고리 중 하나의 카테고리로 분류하는 단계를 포함하는, 영상 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 훈련 데이터 세트의 각 데이터 및 상기 합성 영상 데이터 세트의 각 데이터는, 각각, 상기 복수의 카테고리 중 하나의 카테고리로 레이블링된, 영상 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 훈련 데이터 세트 중 적어도 일부를 훈련 데이터로 이용한 머신러닝에 의해 합성 영상 데이터 세트를 획득하는 단계는,제2 딥러닝 알고리즘에 따라, 상기 제1 훈련 데이터 세트 중 적어도 일부를 훈련 데이터로 이용하여 훈련함으로써, 딥러닝 기반 영상 생성 모델을 형성하는 단계,상기 딥러닝 기반 영상 생성 모델에 의해 제1 세트의 합성 영상 데이터를 생성하는 단계,소정의 정책에 기초하여, 상기 제1 세트의 합성 영상 데이터 각각을 변형함으로써 제2 세트의 합성 영상 데이터를 생성하는 단계, 및상기 제1 세트의 합성 영상 데이터 및 상기 제2 세트의 합성 영상 데이터를 상기 합성 영상 데이터 세트로서 획득하는 단계를 포함하는, 영상 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 합성 영상 데이터 세트의 각 합성 영상 데이터 중 소정의 기준 이상의 품질을 갖춘 합성 영상 데이터를 선별하는 단계는,상기 제1 딥러닝 기반 영상 분류 모델에, 상기 합성 영상 데이터 세트의 각 합성 영상 데이터를 적용함으로써, 상기 소정의 기준 이상의 품질을 갖춘 합성 영상 데이터를 선별하는 단계를 포함하는, 영상 분류 방법
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제4항에 있어서,상기 제1 딥러닝 기반 영상 분류 모델에, 상기 합성 영상 데이터 세트의 각 영상 데이터를 적용함으로써, 상기 소정의 기준 이상의 품질을 갖춘 합성 영상 데이터를 선별하는 단계는, 상기 합성 영상 데이터 세트의 각 합성 영상 데이터를 상기 제1 딥러닝 기반 분류 모델에 기초하여 분류하는 단계, 각각의 합성 영상 데이터에 대한 상기 분류의 정확도를 획득하는 단계, 및상기 정확도가 소정의 값 이상인 합성 영상 데이터를, 상기 소정의 기준 이상의 품질을 갖춘 합성 영상 데이터를 선별하는 단계를 포함하는, 영상 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 제1 딥러닝 알고리즘은 Xception 알고리즘인, 영상 분류 방법
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제3항에 있어서,상기 제2 딥러닝 알고리즘은 DCGAN 알고리즘인, 영상 분류 방법
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제3항에 있어서,상기 소정의 정책은, AutoAugment 강화학습 알고리즘에 따라 결정된 정책인, 영상 분류 방법
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제3항에 있어서,상기 소정의 정책은, AutoAugment 강화학습 알고리즘에 따라 결정된, CIFAR-10 데이터 세트에 최적화된 정책인, 영상 분류 방법
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제1항에 있어서,상기 영상 데이터는 촬영된 위 내시경 영상 데이터이고, 상기 영상 데이터를 복수의 카테고리 중 하나의 카테고리로 분류하는 단계는, 상기 영상 데이터를 병변이 있는 카테고리와 병변이 없는 카테고리로 분류하는 단계를 포함하는, 영상 분류 방법
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하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령을 기록한 컴퓨터 판독가능 기록 매체로서, 상기 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령은, 컴퓨터에 의해 실행될 경우, 상기 컴퓨터로 하여금, 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 동작하게 하는, 컴퓨터 판독가능 기록 매체
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