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다중 스케일 객체 검출 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2023008983
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 다중 스케일 객체 검출 방법 및 그 장치가 개시된다. 다중 스케일 객체 검출 장치는, 상향식 계층 구조를 가지는 복수의 인코더를 가지는 백본 네트워크 모듈; 하향식 계층 구조를 가지는 복수의 디코더; 상기 복수의 인코더의 출력인 특징맵에 변형 가능한 컨볼루션 네트워크 알고리즘을 적용하여 디코더로 전달하는 복수의 DCN(deformable convolution network) 모듈; 및 상기 복수의 디코더 사이에 각각 위치되며, 상위 계층 디코더의 출력인 특징맵에 글로벌 평균 풀링을 적용하여 업 샘플링 결과를 출력하는 복수의 업 샘플링 모듈을 포함하되, 상기 복수의 디코더는 각각 상기 업 샘플링 결과와 상기 복수의 DCN 모듈을 통해 전달되는 하위 계층 특징맵을 요소합한 결과를 입력받은 후 디컨볼루션 연산하여 다중 스케일 특징맵을 각각 출력한다.
Int. CL G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01)
CPC G06T 7/11(2013.01) G06T 3/4007(2013.01) G06T 3/4046(2013.01) G06N 3/045(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020220130174 (2022.10.12)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2589551-0000 (2023.10.11)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20231013) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.10.12)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 백준기 서울특별시 서초구
2 박혁진 경기도 성남시 중원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 서울특별시 동작구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.10.12 수리 (Accepted) 1-1-2022-1069720-81
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2023.02.14 수리 (Accepted) 1-1-2023-0170545-45
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2023.02.20 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2023.02.24 수리 (Accepted) 9-1-2023-0004018-55
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2023.05.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0408412-99
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2023.07.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-0730191-66
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2023.07.03 수리 (Accepted) 1-1-2023-0730190-10
8 등록결정서
Decision to grant		 2023.07.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0633865-79
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번호 청구항
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상향식 계층 구조를 가지는 복수의 인코더를 가지는 백본 네트워크 모듈;하향식 계층 구조를 가지는 복수의 디코더;상기 복수의 인코더의 출력인 특징맵에 변형 가능한 컨볼루션 네트워크 알고리즘을 적용하여 디코더로 전달하는 복수의 DCN(deformable convolution network) 모듈; 및상기 복수의 디코더 사이에 각각 위치되며, 상위 계층 디코더의 출력인 특징맵에 글로벌 평균 풀링을 적용하여 업 샘플링 결과를 출력하는 복수의 업 샘플링 모듈을 포함하되, 상기 복수의 디코더는 각각 상기 업 샘플링 결과와 상기 복수의 DCN 모듈을 통해 전달되는 하위 계층 특징맵을 요소합한 결과를 입력받은 후 디컨볼루션 연산하여 다중 스케일 특징맵을 각각 출력하되,상기 복수의 업 샘플링 모듈은 각각, 상기 상위 계층 디코더의 출력인 특징맵에 전역 평균 풀링과 컨볼루션 연산을 적용하여 어텐션 맵을 생성하는 제1 분기 모듈;상기 상위 계층 디코더의 출력인 특징맵에 이웃 보간을 적용하여 크기를 조절하는 제2 분기 모듈;상기 제1 분기 모듈의 출력인 어텐션 맵과 상기 제2 분기 모듈의 출력인 크기 조절된 특징맵을 융합하여 업 샘플링 결과를 출력하는 융합 모듈을 포함하며,제n(n은 자연수) DCN 모듈은 제n 인코더의 출력인 제n 특징맵에 변형 가능한 컨볼루션 연산을 적용하여 제n 디코더로 전달하되,상기 제n 디코더는 제n 업 샘플링 모듈의 출력인 업 샘플링 결과와 상기 제n DCN 모듈을 통해 전달된 특징맵을 융합하는 것을 특징으로 하는 객체 검출 장치
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삭제
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삭제
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제1 항에 있어서, 상기 제n DCN 모듈은 점별수렴(point-wise conversion)을 통해 채널 수를 256개로 고정하여 상기 변형 가능한 컨볼루션 연산한 결과를 상기 제n 디코더로 출력하는 것을 특징으로 하는 객체 검출 장치
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(a) 상향식 계층 구조를 가지는 복수의 인코더를 통해 컨볼루션 연산을 적용하여 다중 스케일의 복수의 특징맵을 생성하는 인코딩 단계;(b) 각 인코더의 출력인 각 특징맵에 변형 가능한 컨볼루션 네트워크 알고리즘을 적용하는 단계;(c) 하향식 계층 구조를 가지는 복수의 디코더 사이에 위치되며, 상위 계층 디코더의 출력인 특징맵에 글로벌 평균 풀링을 적용하여 업 샘플링 결과를 출력하는 업 샘플링 단계; 및(d) 상기 업 샘플링 결과와 상기 변형 가능한 컨볼루션 연산을 적용한 결과를 요소합 연산한 결과를 디코더에 적용하여 디컨볼루션 연산한 결과를 출력하는 디코딩 단계를 포함하되,상기 (c) 단계는, 상기 상위 계층 디코더의 출력인 특징맵에 전역 평균 풀링과 컨볼루션 연산을 적용하여 어텐션 맵을 생성하는 단계;상기 상위 계층 디코더의 출력인 특징맵에 이웃 보간 알고리즘을 적용하여 크기를 조절하는 단계; 및상기 어텐션 맵과 상기 크기 조절된 특징맵을 융합하여 상기 업 샘플링 결과를 출력하는 단계를 포함하며,상기 (d) 단계는, 제n 인코더의 출력인 제n 특징맵에 변형 가능한 컨볼루션 네트워크 알고리즘을 적용한 결과와 제n 업 샘플링 결과를 융합한 결과를 입력받아 디컨볼루션 연산을 적용하는 것을 특징으로 객체 검출 방법
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제5 항에 있어서, 상기 (b) 단계는, 점별수렴(point-wise conversion)을 통해 채널 수를 256개로 고정하여 상기 변형 가능한 컨볼루션 연산한 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 객체 검출 방법
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삭제
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삭제
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제5 항 또는 제6 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 중앙대학교 산학협력단 혁신성장동력프로젝트(인공지능) 3단계 1차)대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황 예측 기술 개발
2 과학기술정보통신부 중앙대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성 인공지능대학원지원(중앙대학교)