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입력 받은 낱개의 한자 이미지를 복수개의 이미지 분류 모델들을 기초로 정규화(regularization) 및 데이터 증가법(augmentation)을 적용하여 한자 초서를 학습하는 단계;이미지 분류 모델 별로 각 층의 특징 맵을 연쇄(concatenate)하여 주목도 맵을 정규화하는 단계;복수개의 이미지 분류 모델들 중 불균형 타우-정규화가 적용된 적어도 두 개의 분류 모델을 선택하여 정규화 학습하는 단계;정규화 학습을 기초로 매니샷(many-shot)의 데이터로부터 로우샷(low-shot) 데이터로 로우샷 지식 전이를 수행하는 단계; 및입력 받은 한자 이미지를 로우샷 지식 전이를 이용하여 분류하는 단계;를 포함하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 방법
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제1항에 있어서, 상기 주목도 맵을 정규화하는 단계는,학습된 네트워크의 파라미터를 사용하여 타겟 네트워크의 파라미터를 추정하는 단계;를 포함하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 방법
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제1항에 있어서, 상기 적어도 두 개의 분류 모델을 선택하여 정규화 학습하는 단계는,적어도 두 개의 분류 모델의 네트워크에서 획득한 특징 맵 사이의 거리를 추출하는 단계; 및추출된 특징 맵 사이의 거리에 특징의 주목도에 따른 가중치를 적용하여 거리를 계산하는 단계;를 포함하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 방법
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제3항에 있어서, 상기 적어도 두 개의 분류 모델을 선택하여 정규화 학습하는 단계는,결정 경계의 불균형을 정류하기 위해 분류 가중치를 스케일링하는 단계;를 더 포함하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 방법
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제1항에 있어서, 상기 한자 초서를 학습하는 단계는,ResNeXt-50, Xception, ResNeXt-101, Inception, ResNet-101 및 Inception-V3) 중 적어도 하나의 이미지 분류 모델을 사용하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 방법
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제1항에 있어서, 상기 적어도 두 개의 분류 모델을 선택하여 정규화 학습하는 단계는,분리된 ResNet-101 및 Inception-V3의 분류 모델을 선택하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 방법
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제1항 내지 제6항 중 어느 하나의 항에 따른 상기 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
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입력 받은 낱개의 한자 이미지를 복수개의 이미지 분류 모델들을 기초로 정규화(regularization) 및 데이터 증가법(augmentation)을 적용하여 한자 초서를 학습하는 학습부;이미지 분류 모델 별로 각 층의 특징 맵을 연쇄(concatenate)하여 주목도 맵을 정규화하는 주의 지도 정규화부;복수개의 이미지 분류 모델들 중 불균형 타우 정규화가 적용된 적어도 두 개의 분류 모델을 선택하여 정규화 학습하는 불균형 타우 정규화 학습부;정규화 학습을 기초로 매니샷(many-shot)의 데이터로부터 로우샷(low-shot) 데이터로 로우샷 지식 전이를 수행하는 로우샷 전이부; 및입력 받은 한자 이미지를 로우샷 지식 전이를 이용하여 분류하는 한자 인식부;를 포함하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 장치
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제8항에 있어서, 상기 주의 지도 정규화부는,학습된 네트워크의 파라미터를 사용하여 타겟 네트워크의 파라미터를 추정하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 장치
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제8항에 있어서, 상기 불균형 타우 정규화 학습부는,적어도 두 개의 분류 모델의 네트워크에서 획득한 특징 맵 사이의 거리를 추출하고, 특징의 주목도에 따른 가중치를 적용하여 거리를 계산하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 장치
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제10항에 있어서, 상기 불균형 타우 정규화 학습부는,결정 경계의 불균형을 정류하기 위해 분류 가중치를 스케일링하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 장치
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제8항에 있어서, 상기 학습부는,ResNeXt-50, Xception, ResNeXt-101, Inception, ResNet-101 및 Inception-V3) 중 적어도 하나의 이미지 분류 모델을 사용하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 장치
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제8항에 있어서, 상기 불균형 타우 정규화 학습부는,분리된 ResNet-101 및 Inception-V3의 분류 모델을 선택하는, 불균형 초서 인식을 위한 주목도를 이용한 로우샷 전이 장치
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