데이터 증분 기반 강인한 객체 인지 방법 및 시스템

    公开(公告)号:KR102199912B1

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:KR1020180070055

    申请日:2018-06-19

    Abstract: 딥러닝네트워크의객체인지성능향상에큰 기여를할 수있는학습이미지회전에의한데이터증분방법및 시스템이제공된다. 본발명의실시예에따른학습데이터증분방법은학습이미지를회전시킬회전각을선택하는단계; 선택단계에서선택된회전각에따라학습이미지를회전시키는단계; 선택된회전각에따라회전된인식객체에대한 BB(Bouding Box)를이용하여결정되는범위내에서, 회전된학습이미지의 BB를생성하는단계;를포함한다. 이에의해, 회전증분을통해학습데이터를증분시켜, 제한된학습데이터로딥러닝네트워크의복잡도를증가시키지않고서도, 딥러닝네트워크의객체인지성능을크게향상시키는것이가능해진다.

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