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이미지 데이터를 증강하는 방법에 있어서,증강 대상이 되는 이미지 데이터를 획득하는 단계;상기 이미지 데이터에 대응되는 이미지의 이미지 영역을 소정의 부분 이미지 영역들로 분할하는 단계;상기 분할된 부분 이미지 영역들 중 적어도 하나의 부분 이미지 영역들에 서로 다른 데이터 증강 기법을 적용하는 단계; 및상기 서로 다른 데이터 증강 기법이 적용된 부분 이미지 영역들로부터 증강 이미지 데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은상기 생성된 증강 이미지 데이터로부터, 상기 증강 이미지 데이터에 대응되는 증강 이미지를 생성하는 단계; 를 더 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 이미지 데이터를 획득하는 단계는단일의 이미지를 획득하는 단계;상기 획득된 단일의 이미지 내 픽셀 데이터를 식별하는 단계; 및상기 단일의 이미지 내 식별된 픽셀 데이터를 상기 이미지 데이터로 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 소정의 부분 이미지 영역들로 분할하는 단계는상기 이미지 영역을 4개의 부분 이미지 영역들로 분할하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 소정의 부분 이미지 영역들로 분할하는 단계는상기 이미지 영역을 서로 직교하는 두개의 축을 기준으로 나누어지는 사분면 각각에 대응되는 부분 이미지 영역들로 분할하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 서로 다른 데이터 증강 기법을 적용하는 단계는상기 부분 이미지 영역들 중 적어도 하나의 부분 이미지 영역을 소정의 각도로 회전시키는 단계;상기 부분 이미지 영역들 중 적어도 하나의 부분 이미지 영역을 소정의 확률로 뒤집는 단계; 및상기 부분 이미지 영역들 중, 상기 회전되거나 뒤집히지 않은 나머지 부분 이미지 영역으로부터 로컬 이미지 패치를 추출하고, 상기 추출된 로컬 이미지 패치를 재 배치 하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제4항에 있어서, 상기 서로 다른 데이터 증강 기법을 적용하는 단계는상기 부분 이미지 영역들 중 하나의 부분 이미지 영역을, 90도, 180도 또는 270도 중 하나의 각도로 회전시키는 단계;상기 부분 이미지 영역들 중 하나의 부분 이미지 영역을 소정의 확률로 좌우 또는 상하 방향으로 뒤집는 단계; 및상기 부분 이미지 영역들 중 회전되거나 뒤집히지 않은 부분 이미지 영역으로부터 로컬 이미지 패치들을 무작위로 추출하고, 추출된 로컬 이미지 패치들을 상기 부분 이미지 영역들 중 회전되거나 뒤집히지 않은 부분 이미지 영역 내에서 재배치하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제6항에 있어서, 상기 로컬 이미지 패치를 재 배치 하는 단계는상기 회전되거나 뒤집히지 않은 나머지 부분 이미지 영역으로부터 상기 로컬 이미지 패치를 추출할 위치를 결정하는 단계;상기 증강된 이미지 데이터를 이용하여 학습될 인공 신경망의 하이퍼 파라미터에 기초하여, 상기 회전되거나 뒤집히지 않은 나머지 부분 이미지 영역으로부터 추출될 상기 로컬 이미지 패치의 크기를 결정하는 단계;상기 결정된 위치 및 크기에 기초하여 상기 부분 이미지 영역들 중, 상기 회전되거나 뒤집히지 않은 나머지 부분 이미지 영역으로부터 상기 로컬 이미지 패치를 추출하는 단계; 및상기 추출된 로컬 이미지 패치를 재 배치 하는 단계; 를 포함하는, 방법
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이미지 데이터를 증강하는 전자 장치에 있어서,네트워크 인터페이스;하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,증강 대상이 되는 이미지 데이터를 획득하고,상기 이미지 데이터에 대응되는 이미지의 이미지 영역을 소정의 부분 이미지 영역들로 분할하고,상기 분할된 부분 이미지 영역들 중 적어도 하나의 부분 이미지 영역들에 서로 다른 데이터 증강 기법을 적용하고,상기 서로 다른 데이터 증강 기법이 적용된 부분 이미지 영역들로부터 증강 이미지 데이터를 생성하는, 전자 장치
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제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 생성된 증강 이미지 데이터로부터, 상기 증강 이미지 데이터에 대응되는 증강 이미지를 생성하는, 전자 장치
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제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는단일의 이미지를 획득하고,상기 획득된 단일의 이미지 내 픽셀 데이터를 식별하고,상기 단일의 이미지 내 식별된 픽셀 데이터를 상기 이미지 데이터로 획득하는, 전자 장치
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제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 이미지 영역을 4개의 부분 이미지 영역들로 분할하는, 전자 장치
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제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 이미지 영역을 서로 직교하는 두개의 축을 기준으로 나누어지는 사분면 각각에 대응되는 부분 이미지 영역들로 분할하는, 전자 장치
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제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 부분 이미지 영역들 중 적어도 하나의 부분 이미지 영역을 소정의 각도로 회전시키고,상기 부분 이미지 영역들 중 적어도 하나의 부분 이미지 영역을 소정의 확률로 뒤집고,상기 부분 이미지 영역들 중, 상기 회전되거나 뒤집히지 않은 나머지 부분 이미지 영역으로부터 로컬 이미지 패치를 추출하고, 상기 추출된 로컬 이미지 패치를 재 배치 하는, 전자 장치
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제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 부분 이미지 영역들 중 하나의 부분 이미지 영역을, 90도, 180도 또는 270도 중 하나의 각도로 회전시키고,상기 부분 이미지 영역들 중 하나의 부분 이미지 영역을 소정의 확률로 좌우 또는 상하 방향으로 뒤집고,상기 부분 이미지 영역들 중 회전되거나 뒤집히지 않은 부분 이미지 영역으로부터 로컬 이미지 패치들을 무작위로 추출하고, 추출된 로컬 이미지 패치들을 상기 부분 이미지 영역들 중 회전되거나 뒤집히지 않은 부분 이미지 영역 내에서 재배치하는, 전자 장치
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제14항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 회전되거나 뒤집히지 않은 나머지 부분 이미지 영역으로부터 상기 로컬 이미지 패치를 추출할 위치를 결정하고,상기 증강된 이미지 데이터를 이용하여 학습될 인공 신경망의 하이퍼 파라미터에 기초하여, 상기 회전되거나 뒤집히지 않은 나머지 부분 이미지 영역으로부터 추출될 상기 로컬 이미지 패치의 크기를 결정하고,상기 결정된 위치 및 크기에 기초하여 상기 부분 이미지 영역들 중, 상기 회전되거나 뒤집히지 않은 나머지 부분 이미지 영역으로부터 상기 로컬 이미지 패치를 추출하고,상기 추출된 로컬 이미지 패치를 재 배치 하는, 전자 장치
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이미지 데이터를 증강하는 방법에 있어서,증강 대상이 되는 이미지 데이터를 획득하는 단계;상기 이미지 데이터에 대응되는 이미지의 이미지 영역을 소정의 부분 이미지 영역들로 분할하는 단계;상기 분할된 부분 이미지 영역들 중 적어도 하나의 부분 이미지 영역들에 서로 다른 데이터 증강 기법을 적용하는 단계; 및상기 서로 다른 데이터 증강 기법이 적용된 부분 이미지 영역들로부터 증강 이미지 데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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