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전자 장치의 학습 방법에 있어서,고해상도 영상을 다운-샘플링하여 저해상도 영상을 획득하는 단계;상기 저해상도 영상을 영상 개선 신경망에 입력하여 제1 복원 영상을 획득하는 단계;객체 인식 신경망에 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 입력하여 분류 오차 및 인지적 오차를 획득하는 단계; 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 비교하여 모서리 오차 및 재건 오차를 획득하는 단계; 및상기 분류 오차, 상기 인지적 오차, 상기 모서리 오차 및 상기 재건 오차에 기초하여 상기 영상 개선 신경망을 학습하는 단계;를 포함하는 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 객체 인식 신경망은,복수의 가중치 중 적어도 일부 가중치는 고정(layer-freezing)되며, 상기 고해상도 영상이 입력되는 경우, 상기 일부 가중치를 제외한 나머지 가중치가 미세 조정(fine-tuning)되는 학습 방법
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제2항에 있어서,상기 분류 오차는,상기 미세 조정된 나머지 가중치에 기초하여 상기 객체 인식 신경망에 상기 제1 복원 영상을 입력하여 획득하는 학습 방법
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제2항에 있어서,상기 인지적 오차는,상기 객체 인식 신경망에 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 입력하여 상기 고정된 일부 가중치 중 적어도 일부를 기초로 획득하는 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 모서리 오차는,상기 제1 복원 영상 및 상기 고해상도 영상의 모서리 성분 차이를 비교하여 획득하는 학습 방법
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제1항에 있어서상기 저해상도 영상을 상기 학습된 영상 개선 신경망에 입력하여 제2 복원 영상을 획득하는 단계; 및상기 저해상도 영상, 상기 제2 복원 영상 및 상기 고해상도 영상에 기초하여 상기 객체 인식 신경망을 재학습하는 단계;를 더 포함하는 학습 방법
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전자 장치의 제어 방법에 있어서,제1항 내지 제6항 중 어느 하나의 학습 방법에 기초하여 상기 전자 장치가 학습되는 단계;상기 전자 장치에 제1 영상을 입력하여 영상 품질이 개선된 제2 영상을 획득하는 단계; 및상기 제2 영상으로부터 객체 인식을 수행하는 단계;를 포함하는 제어 방법
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전자 장치에 있어서,고해상도 영상을 입력받는 입력부; 및영상 개선 신경망 및 객체 인식 신경망을 포함하는 프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는,고해상도 영상을 다운-샘플링하여 저해상도 영상을 획득하고,상기 저해상도 영상을 영상 개선 신경망에 입력하여 제1 복원 영상을 획득하고,객체 인식 신경망에 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 입력하여 분류 오차 및 인지적 오차를 획득하고,상기 고해상도 영상 및 상기 복원 영상을 비교하여 모서리 오차 및 재건 오차를 획득하고,상기 분류 오차, 상기 인지적 오차, 상기 모서리 오차 및 상기 재건 오차를 이용하여 상기 영상 개선 신경망을 학습하는 전자 장치
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제8항에 있어서,상기 객체 인식 신경망은,복수의 가중치 중 적어도 일부 가중치는 고정(layer-freezing)되며, 상기 고해상도 영상이 입력되는 경우, 상기 일부 가중치를 제외한 나머지 가중치가 미세 조정(fine-tuning)되는 전자 장치
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제9항에 있어서,상기 분류 오차는,상기 미세 조정된 상기 객체 인식 신경망에 상기 제1 복원 영상을 입력하여 획득하는 전자 장치
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제9항에 있어서,상기 인지적 오차는,상기 객체 인식 신경망에 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 입력하여 상기 고정된 복수의 가중치 중 적어도 일부를 기초로 획득하는 전자 장치
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제8항에 있어서,상기 모서리 오차는,상기 제1 복원 영상 및 상기 고해상도 영상의 모서리 성분 차이를 비교하여 획득하는 전자 장치
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제8항에 있어서,상기 영상 개선 신경망은 합성곱 신경망(convolution neural network)이고,상기 영상 개선 신경망은,복수의 컨볼루션 블록을 포함하고, 상기 복수의 컨볼루션 블록의 전단 각각에는 서로 다른 크기의 글로벌 컨볼루션 블록(global convolution block)을 포함하는 전자 장치
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제8항 내지 제13항 중 어느 하나의 전자 장치에 있어서,상기 프로세서는,제1 영상을 바탕으로 영상 품질이 개선된 제2 영상을 획득하고, 상기 제2 영상으로부터 객체 인식을 수행하는 전자 장치
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