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복수의 이미지로부터 검출하고자 하는 객체의 집합을 생성하는 단계;상기 복수의 이미지로부터 상기 객체가 배치될 배경(background)의 집합을 생성하는 단계;상기 객체의 집합 중에서 무작위로 복수의 객체를 선택하는 단계;상기 배경의 집합 중에서 무작위로 배경을 선택하는 단계;상기 배경의 특성에 기초하여 상기 복수의 객체를 변환하는 단계; 및상기 복수의 객체의 속성에 기초하여 상기 복수의 객체를 상기 배경에 배치하여 타겟 이미지를 생성하는 단계를 포함하고,상기 배경의 특성은 상기 배경에 포함된 곡선에 대응되는데이터 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 객체의 집합을 생성하는 단계는,상기 복수의 이미지에서 객체를 제외한 배경을 제거하는 단계; 및상기 객체에 상기 객체의 속성을 레이블링하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 변환하는 단계는,상기 배경에 포함된 곡선에 대응되는 2차 함수를 생성하는 단계;상기 2차 함수에 기초하여 상기 객체를 배치할 좌표를 결정하는 단계; 및상기 좌표에 기초하여 상기 객체의 크기를 변환하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 타겟 이미지를 생성하는 단계는,상기 객체의 속성에 기초하여 상기 복수의 객체가 배치된 좌표를 조절하는 단계; 및상기 복수의 객체가 배치된 이미지들을 병합(merge)하여 상기 타겟 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
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복수의 이미지를 저장하는 메모리; 및상기 복수의 이미지로부터 검출하고자 하는 객체의 집합을 생성하고, 상기 복수의 이미지로부터 상기 객체가 배치될 배경(background)의 집합을 생성하고, 상기 객체의 집합 중에서 무작위로 복수의 객체를 선택하고, 상기 배경의 집합 중에서 무작위로 배경을 선택하고, 상기 배경의 특성에 기초하여 상기 복수의 객체를 변환하고, 상기 복수의 객체의 속성에 기초하여 상기 복수의 객체를 상기 배경에 배치하여 타겟 이미지를 생성하는 프로세서를 포함하고,상기 배경의 특성은 상기 배경에 포함된 곡선에 대응되는데이터 처리 장치
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제5항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 이미지에서 객체를 제외한 배경을 제거하고, 상기 객체에 상기 객체의 속성을 레이블링하는데이터 처리 장치
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제5항에 있어서,상기 프로세서는,상기 배경에 포함된 곡선에 대응되는 2차 함수를 생성하고, 상기 2차 함수에 기초하여 상기 객체를 배치할 좌표를 결정하고, 상기 좌표에 기초하여 상기 객체의 크기를 변환하는데이터 처리 장치
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제5항에 있어서,상기 프로세서는,상기 객체의 속성에 기초하여 상기 복수의 객체가 배치된 좌표를 조절하고, 상기 복수의 객체가 배치된 이미지들을 병합(merge)하여 상기 타겟 이미지를 생성하는데이터 처리 장치
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복수의 이미지로부터 검출하고자 하는 객체의 집합을 생성하는 단계;상기 복수의 이미지로부터 상기 검출하고자 하는 객체가 배치될 배경(background)의 집합을 생성하는 단계;상기 객체의 집합 중에서 무작위로 복수의 객체를 선택하는 단계;상기 배경의 집합 중에서 무작위로 배경을 선택하는 단계;상기 배경의 특성에 기초하여 상기 복수의 객체를 변환하는 단계;상기 복수의 객체의 속성에 기초하여 상기 복수의 객체를 상기 배경에 배치하여 타겟 이미지를 생성하는 단계; 및상기 타겟 이미지에 기초하여 상기 객체를 검출하는 단계를 포함하고,상기 배경의 특성은 상기 배경에 포함된 곡선에 대응되는객체 검출 방법
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제9항에 있어서,상기 검출하는 단계는,상기 타겟 이미지에 기초하여 인공 신경망을 학습시키는 단계; 및학습된 인공 신경망에 기초하여 상기 객체를 검출하는 단계를 포함하는 객체 검출 방법
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