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3차원 영상 데이터를 입력받는 단계;입력된 3차원 영상의 컨텍스트를 추정하는 단계;추정된 컨텍스트에 매칭되는 객체 그룹을 선택하는 단계;선택된 객체 그룹에 포함된 각 객체들에 대한 앵커 박스들을 결정하는 단계;객체들을 인지하기 위한 인공지능 모델인 객체 인지 모델을 결정 결과에 따라 설정하는 단계;입력된 3차원 영상 데이터를 이용하여, 설정된 객체 인지 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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청구항 1에 있어서,결정 단계는,객체들 마다 각기 다르게 정해진 앵커 박스들로 결정하는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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청구항 2에 있어서,결정 단계는,앵커 박스들의 가로와 세로 비율을 결정하는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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청구항 1에 있어서,추정 단계는,입력된 3차원 영상 데이터로부터 특징들을 추출하는 단계;추출한 특징들을 기초로, 영상의 컨텍스트를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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청구항 1에 있어서,영상의 특징들은,영상에 등장하는 객체들의 기하학적 특징들인 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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청구항 5에 있어서,추정 단계는,영상에 등장하는 객체들의 기하학적 특징들을 DB에 저장된 다수의 컨텍스트들에 각각 매핑되어 있는 기하학적 특징들과 비교하여, 하나의 컨텍스트를 선택하는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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청구항 1에 있어서,컨텍스트는,3차원 영상이 촬영된 환경을 나타내는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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청구항 1에 있어서,객체 인지 모델은,컨텍스트 마다 생성되는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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청구항 1에 있어서,3차원 영상 데이터는,포인트 클라우드 데이터인 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법
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3차원 영상 데이터를 입력받는 입력부; 및입력된 3차원 영상의 컨텍스트를 추정하고, 추정된 컨텍스트에 매칭되는 객체 그룹을 선택하며, 선택된 객체 그룹에 포함된 각 객체들에 대한 앵커 박스들을 결정하고, 객체들을 인지하기 위한 인공지능 모델인 객체 인지 모델을 결정 결과에 따라 설정하며, 입력부를 통해 입력된 3차원 영상 데이터를 이용하여 설정된 객체 인지 모델을 학습시키는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인지 시스템
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3차원 영상의 컨텍스트를 추정하는 단계;추정된 컨텍스트에 매칭되는 객체 그룹을 선택하는 단계;선택된 객체 그룹에 포함된 각 객체들에 대한 앵커 박스들을 결정하는 단계; 및객체들을 인지하기 위한 인공지능 모델인 객체 인지 모델을 결정 결과에 따라 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 생성 방법
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3차원 영상 데이터를 입력받는 단계;입력된 3차원 영상의 컨텍스트를 추정하는 단계;추정된 컨텍스트에 매칭되는 객체 그룹을 선택하는 단계;선택된 객체 그룹에 포함된 각 객체들에 대한 앵커 박스들을 결정하는 단계;객체들을 인지하기 위한 인공지능 모델인 객체 인지 모델을 결정 결과에 따라 설정하는 단계; 및입력된 3차원 영상 데이터를 이용하여, 설정된 객체 인지 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인지 모델 학습 방법을 수행할 수 있는 프로램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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