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데이터를 저장하는 메모리;상기 메모리를 제어하는 프로세서;를 포함하되,상기 프로세서는,신경망을 기반으로 입력 영상의 특징 공간을 추출하고,상기 추출된 입력 영상의 특징 공간을 기반으로 상기 입력 영상에 포함된 객체를 검출하고,상기 검출된 객체를 기반으로 객체 검출 지도를 생성하되,상기 객체 검출 지도는 상기 특징 공간을 위한 커널(kernel)과 상기 검출된 객체에 해당하는 마스크에 기반하여 생성되는, 인공지능 기반 객체 검출 장치
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제1 항에 있어서,상기 객체 검출 지도는상기 커널과 상기 마스크에 대한 공간적 특성을 고려한 합성곱 연산을 기반으로 생성되는,인공지능 기반 객체 검출 장치
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제2 항에 있어서,상기 객체 검출 지도는상기 마스크를 기반으로 획득된 동적 오프셋(dynamic offset) 벡터를 이용하여 생성되는, 인공지능 기반 객체 검출 장치
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제1 항에 있어서, 상기 객체는상기 객체의 중심 위치 후보와 상기 객체의 크기를 예측하여 검출되는,인공지능 기반 객체 검출 장치
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제4 항에 있어서,상기 객체의 중심 위치 후보와 상기 객체의 크기 예측은 관심 지도(heat map)를 기반으로 수행되는, 인공지능 기반 객체 검출 장치
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제5 항에 있어서,상기 객체의 크기 예측은 상기 관심 지도 내 점수를 기준으로 하여 일부 위치에서만 수행되는, 인공지능 기반 객체 검출 장치
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제1 항에 있어서,상기 입력 영상의 특징 공간은 상기 마스크에 대해 라플라시안 피라미드(Laplacian Pyramid)를 적용하여 생성되는, 인공지능 기반 객체 검출 장치
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제7 항에 있어서,상기 라플라시안 피라미드는 각 스케일 레벨에 대해 적용되는, 인공지능 기반 객체 검출 장치
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제1 항에 있어서,상기 입력 영상의 특징 공간은 한 회 이상의 합성곱 연산을 기반으로 추출되는, 인공지능 기반 객체 검출 장치
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신경망을 기반으로 입력 영상의 특징 공간을 추출하는 단계;상기 추출된 입력 영상의 특징 공간을 기반으로 상기 입력 영상에 포함된 객체를 검출하는 단계; 및상기 검출된 객체를 기반으로 객체 검출 지도를 생성하는 단계;를 포함하되,상기 객체 검출 지도는 상기 특징 공간을 위한 커널(kernel)과 상기 검출된 객체에 해당하는 마스크에 기반하여 생성되는, 인공지능 기반 객체 검출 방법
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제10 항에 있어서,상기 객체 검출 지도는 상기 커널과 상기 마스크에 대한 공간적 특성을 고려한 합성곱 연산을 기반으로 생성되는, 인공지능 기반 객체 검출 방법
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제11 항에 있어서, 상기 객체 검출 지도는상기 마스크를 기반으로 획득된 동적 오프셋(dynamic offset) 벡터를 이용하여 생성되는, 인공지능 기반 객체 검출 방법
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제10 항에 있어서, 상기 객체는 상기 객체의 중심 위치 후보와 상기 객체의 크기를 예측하여 검출되는, 인공지능 기반 객체 검출 방법
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제13 항에 있어서,상기 객체의 중심 위치 후보와 상기 객체의 크기 예측은 관심 지도(heat map)를 기반으로 수행되는, 인공지능 기반 객체 검출 방법
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제14 항에 있어서,상기 객체의 크기 예측은 상기 관심 지도 내 점수를 기준으로 하여 일부 위치에서만 수행되는, 인공지능 기반 객체 검출 방법
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제10 항에 있어서,상기 입력 영상의 특징 공간은 상기 마스크에 대해 라플라시안 피라미드(Laplacian Pyramid)를 적용하여 생성되는, 인공지능 기반 객체 검출 방법
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제16 항에 있어서,상기 라플라시안 피라미드는 각 스케일 레벨에 대해 적용되는, 인공지능 기반 객체 검출 장치
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제10 항에 있어서,상기 입력 영상의 특징 공간은 한 회 이상의 합성곱 연산을 기반으로 추출되는, 인공지능 기반 객체 검출 방법
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컴퓨터에서,신경망을 기반으로 입력 영상의 특징 공간을 추출하는 단계;상기 추출된 입력 영상의 특징 공간을 기반으로 상기 입력 영상에 포함된 객체를 검출하는 단계; 및상기 검출된 객체를 기반으로 객체 검출 지도를 생성하는 단계;를 실행하되,상기 객체 검출 지도는 상기 특징 공간을 위한 커널(kernel)과 상기 검출된 객체에 해당하는 마스크에 기반하여 생성되는, 비 일시적 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장된 프로그램
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