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하나의 입력 피처 맵에 대한 어텐션 맵을 추출하는 X 어텐션 모듈; 및서로 다른 두개의 입력 피처 맵에 대한 어텐션 맵을 추출하는 Y 어텐션 모듈을 포함하고,적어도 하나 이상의 상기 X 어텐션 모듈과 적어도 하나 이상의 상기 Y 어텐션 모듈을 포함하는 딥러닝 신경망을 통해 입력 데이터의 특징을 추출하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 장치
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제1 항에 있어서,상기 X 어텐션 모듈은 상기 하나의 입력 피처 맵에 대한 채널 어텐션 맵을 추출하는 채널 어텐션; 및상기 하나의 입력 피처 맵에 대한 공간 어텐션 맵을 추출하는 공간 어텐션을 포함하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 장치
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제2항에 있어서,상기 X 어텐션 모듈은상기 공간 어텐션 맵과 상기 채널 어텐션 맵의 요소 별 곱을 수행하고, 상기 요소 별 곱의 결과값에 활성화 함수를 적용하여 X 어텐션 맵을 추출하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 장치
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제1 항에 있어서, 상기 Y 어텐션 모듈은상기 서로 다른 두개의 입력 피처 맵 중 어느 하나에 대해 채널 어텐션 맵을 추출하는 채널 어텐션; 및상기 두개의 입력 피처 맵 중 나머지 하나에 대한 공간 어텐션 맵을 추출하는 공간 어텐션을 포함하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 장치
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제4항에 있어서, 상기 Y 어텐션 모듈은상기 공간 어텐션 맵과 상기 채널 어텐션 맵의 요소 별 곱을 수행하고, 상기 요소 별 곱의 결과값에 활성화 함수를 적용하여 Y 어텐션 맵을 추출하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 장치
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 신경망은 다운 샘플링 중에는 상기 X 어텐션 모듈을 적용하고,업 샘플링 중에는 상기 Y 어텐션 모듈을 적용하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 장치
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X 어텐션 모듈이 동일한 하나의 입력 피처 맵에 대한 어텐션 맵을 추출하는 단계;Y 어텐션 모듈이 서로 다른 두개의 입력 피처 맵에 대한 어텐션 맵을 추출하는 단계; 및 적어도 하나 이상의 상기 X 어텐션 모듈과 적어도 하나 이상의 상기 Y 어텐션 모듈을 포함하는 딥러닝 신경망을 통해 입력 데이터의 특징을 추출하는 단계를 포함하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 방법
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제7 항에 있어서,상기 X 어텐션 모듈이 동일한 하나의 입력 피처 맵에 대한 어텐션 맵을 추출하는 단계는상기 X 어텐션 모듈 내의 채널 어텐션이 상기 동일한 하나의 입력 피처 맵에 대한 채널 어텐션 맵을 추출하는 단계; 및상기 X 어텐션 모듈 내의 공간 어텐션이 상기 동일한 하나의 입력 피처 맵에 대한 공간 어텐션 맵을 추출하는 단계를 포함하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 방법
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제8항에 있어서,상기 공간 어텐션 맵과 상기 채널 어텐션 맵의 요소 별 곱을 수행하는 단계; 및상기 요소 별 곱의 결과값에 활성화 함수를 적용하여 X 어텐션 맵을 추출하는 단계를 더 포함하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 방법
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제7 항에 있어서, 상기 Y 어텐션 모듈이 서로 다른 두개의 입력 피처 맵에 대한 어텐션 맵을 추출하는 단계는상기 Y 어텐션 모듈 내의 채널 어텐션이 상기 서로 다른 두개의 입력 피처 맵 중 어느 하나에 대해 채널 어텐션 맵을 추출하는 단계; 및상기 Y 어텐션 모듈 내의 공간 어텐션이 상기 두개의 입력 피처 맵 중 나머지 하나에 대한 공간 어텐션 맵을 추출하는 단계를 포함하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 방법
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11
제10항에 있어서, 상기 Y 어텐션 모듈이 상기 공간 어텐션 맵과 상기 채널 어텐션 맵의 요소 별 곱을 수행하는 단계; 및상기 Y 어텐션 모듈이 상기 요소 별 곱의 결과값에 활성화 함수를 적용하여 Y 어텐션 맵을 추출하는 단계를 더 포함하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 방법
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12
제7항에 있어서,상기 입력 데이터의 특징을 추출하는 단계는 상기 딥러닝 신경망의 다운 샘플링 중에는 상기 X 어텐션 모듈을 적용하고,상기 딥러닝 신경망의 업 샘플링 중에는 상기 Y 어텐션 모듈을 적용하는어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 방법
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제7 항 내지 제12 항 중 어느 하나의 어텐션 모듈을 포함하는 특징 추출 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
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