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카테고리들 간의 유사도와 상기 카테고리들 각각에 설정되는 고유 벡터를 이용한 객체 탐지 장치에 있어서, 입력 모듈; 및상기 입력 모듈로 입력되는 데이터를 분석하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 1차 카테고리들에 대한 문장 데이터를 기초로 상기 1차 카테고리들 간의 유사도를 나타내도록 생성된 유사도 그래프, 그리고, CNN(Convolution Neural Network)을 통해 상기 1차 카테고리들에 해당하는 1차 이미지로부터 추출되는 객체들의 특징 정보를 이용하여, 상기 1차 카테고리들 각각의 고유 벡터를 설정하고,상기 1차 카테고리들과 상이한 2차 카테고리에 대한 문장 데이터를 이용하여 상기 유사도 그래프가 상기 1차 카테고리들과 상기 2차 카테고리를 포함한 카테고리들 간의 유사도를 나타내도록 상기 유사도 그래프를 수정하며, 상기 1차 이미지로부터 추출되는 객체들의 특징 정보, 수정된 상기 유사도 그래프, 그리고, 상기 CNN을 통해 상기 2차 카테고리에 해당하는 2차 이미지로부터 추출되는 객체들의 특징 정보를 이용하여, 상기 2차 카테고리의 고유 벡터를 설정하는 것을 수행하도록 구성되는, 객체 탐지 장치
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제 1항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 1차 이미지를 분할하여 상기 1차 이미지 내 위치별 1차 분할 이미지들을 획득하고, 상기 1차 분할 이미지들로부터 상기 1차 이미지 내 객체가 존재하는 위치를 판단하며, 상기 1차 이미지 내 객체를 식별하여 식별된 객체를 상기 1차 카테고리들 중 어느 하나의 카테고리로 분류하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 객체 탐지 장치
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제 2항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 1차 분할 이미지들 중 객체가 존재하는 1차 분할 이미지와 상기 객체가 존재하는 1차 분할 이미지 내 객체의 카테고리에 설정된 고유벡터의 합성곱을 수행하여, 상기 1차 카테고리들 각각에 대한 합성곱 결과를 생성하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 객체 탐지 장치
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제 1항에 있어서, 상기 1차 이미지로부터 추출되는 객체들의 특징 정보는, 상기 1차 이미지로부터 추출되는 객체들 각각의 형상 정보, 크기 정보 및 윤곽 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는, 객체 탐지 장치
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제 1항에 있어서, 상기 1차 카테고리들은 제1 내지 제3 카테고리를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 카테고리와 상기 제2 카테고리간 유사도가 상기 제1 카테고리와 상기 제3 카테고리 간 유사도보다 큰 경우, 상기 제1 카테고리에 설정되는 고유벡터와 상기 제2 카테고리에 설정되는 고유벡터의 차이는 상기 제1 카테고리에 설정되는 고유벡터와 상기 제3 카테고리에 설정되는 고유벡터의 차이보다 작도록 설정하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 객체 탐지 장치
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제 1항에 있어서, 상기 1차 이미지 및 2차 이미지는 각각 복수개의 이미지들을 포함하며, 상기 1차 이미지에 포함된 이미지의 개수가 상기 2차 이미지에 포함된 이미지의 개수보다 많도록 설정되는, 객체 탐지 장치
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제 3항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 2차 이미지를 분할하여 상기 2차 이미지 내 위치별 2차 분할 이미지들을 획득하고, 상기 2차 분할 이미지들로부터 상기 2차 이미지 내 객체가 존재하는 위치를 판단하고, 상기 2차 분할 이미지들 중 객체가 존재하는 2차 분할 이미지와 상기 2차 카테고리에 설정된 고유벡터의 합성곱을 수행하여 상기 2차 카테고리에 대한 합성곱 결과를 생성하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 객체 탐지 장치
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제 7항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 1차 카테고리들 및 상기 2차 카테고리를 포함하는 카테고리들 중 어느 하나의 카테고리에 해당하는 분석 대상 이미지를 입력 받고, CNN, 상기 1차 카테고리들 각각에 대한 합성곱 결과
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제 8항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 분석 대상 이미지 내에서 상기 분석 대상 이미지로부터 식별되는 객체의 위치를 판단하고, 상기 분석 대상 이미지로부터 식별되는 객체를 상기 1차 카테고리들 및 상기 2차 카테고리를 포함하는 카테고리들 중 어느 하나의 카테고리로 분류하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 객체 탐지 장치
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카테고리들 간의 유사도와 상기 카테고리들 각각에 설정되는 고유 벡터를 이용한 객체 탐지 방법에 있어서, (a) 1차 카테고리들에 대한 문장 데이터를 기초로 상기 1차 카테고리들 간의 유사도를 나타내도록 생성된 유사도 그래프, 그리고, CNN(Convolution Neural Network)을 통해 상기 1차 카테고리들에 해당하는 1차 이미지로부터 추출되는 객체들의 특징 정보를 이용하여, 상기 1차 카테고리들 각각의 고유 벡터를 설정하는 단계;(b) 상기 1차 카테고리들과 상이한 2차 카테고리에 대한 문장 데이터를 이용하여 상기 유사도 그래프가 상기 1차 카테고리들과 상기 2차 카테고리를 포함한 카테고리들 간의 유사도를 나타내도록 상기 유사도 그래프를 수정하는 단계; 및(c) 상기 1차 이미지로부터 추출되는 객체들의 특징 정보, 수정된 상기 유사도 그래프, 그리고, 상기 CNN을 통해 상기 2차 카테고리에 해당하는 2차 이미지로부터 추출되는 객체들의 특징 정보를 이용하여, 상기 2차 카테고리의 고유 벡터를 설정하는 단계를 포함하는, 객체 탐지 방법
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제 10항에 있어서, 상기 (a) 단계는, 상기 1차 이미지를 분할하여 상기 1차 이미지 내 위치별 1차 분할 이미지들을 획득하는 단계;상기 1차 분할 이미지들로부터 상기 1차 이미지 내 객체가 존재하는 위치를 판단하는 단계; 및상기 1차 이미지 내 객체를 식별하여 식별된 객체를 상기 1차 카테고리들 중 어느 하나의 카테고리로 분류하는 단계를 포함하는, 객체 탐지 방법
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제 11항에 있어서, 상기 (a) 단계는, 상기 1차 분할 이미지들 중 객체가 존재하는 1차 분할 이미지와 상기 객체가 존재하는 1차 분할 이미지 내 객체의 카테고리에 설정된 고유벡터의 합성곱을 수행하여, 상기 1차 카테고리들 각각에 대한 합성곱 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는, 객체 탐지 방법
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제 10항에 있어서, 상기 1차 이미지로부터 추출되는 객체들의 특징 정보는, 상기 1차 이미지로부터 추출되는 객체들 각각의 형상 정보, 크기 정보 및 윤곽 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는, 객체 탐지 방법
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제 10항에 있어서, 상기 1차 카테고리들은 제1 내지 제3 카테고리를 포함하고, 상기 (a) 단계에서, 상기 제1 카테고리와 상기 제2 카테고리간 유사도가 상기 제1 카테고리와 상기 제3 카테고리 간 유사도보다 큰 경우, 상기 제1 카테고리에 설정되는 고유벡터와 상기 제2 카테고리에 설정되는 고유벡터의 차이는 상기 제1 카테고리에 설정되는 고유벡터와 상기 제3 카테고리에 설정되는 고유벡터의 차이보다 작도록 설정되는 것인, 객체 탐지 방법
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제 10항에 있어서, 상기 (a)단계에서 이용되는 상기 1차 이미지 및 상기 (c)단계에서 이용되는 2차 이미지는 각각 복수개의 이미지들을 포함하며, 상기 1차 이미지에 포함된 이미지의 개수가 상기 2차 이미지에 포함된 이미지의 개수보다 많도록 설정되는, 객체 탐지 방법
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제 12항에 있어서, 상기 (c) 단계는, 상기 2차 이미지를 분할하여 상기 2차 이미지 내 위치별 2차 분할 이미지들을 획득하는 단계;상기 2차 분할 이미지들로부터 상기 2차 이미지 내 객체가 존재하는 위치를 판단하는 단계; 및상기 2차 분할 이미지들 중 객체가 존재하는 2차 분할 이미지와 상기 2차 카테고리에 설정된 고유벡터의 합성곱을 수행하여 상기 2차 카테고리에 대한 합성곱 결과를 생성하는 단계를 포함하는, 객체 탐지 방법
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제 16항에 있어서, (d) 상기 1차 카테고리들 및 상기 2차 카테고리를 포함하는 카테고리들 중 어느 하나의 카테고리에 해당하는 분석 대상 이미지를 입력 받는 단계; 및(e) CNN, 상기 1차 카테고리들 각각에 대한 합성곱 결과
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제 17항에 있어서, 상기 (e)단계는, 상기 분석 대상 이미지 내에서 상기 분석 대상 이미지로부터 식별되는 객체의 위치를 판단하는 단계; 및상기 분석 대상 이미지로부터 식별되는 객체를 상기 1차 카테고리들 및 상기 2차 카테고리를 포함하는 카테고리들 중 어느 하나의 카테고리로 분류하는 단계를 포함하는, 객체 탐지 방법
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제10항 내지 제18항 중 어느 한 항에 따른 객체 탐지 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체
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