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보유기술정보
출원번호 / 일자	1020210150366 (2021-11-04)
등록번호 / 일자	1026356070000 (2024-02-06)
발명자	중앙대학교 산학협력단
기술명	코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크 기반 다중 레이블 클래스 분류 방법 및 장치

요약

본 발명은 코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크 기반 다중 레이블 클래스 분류 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 디스조인트(disjoint) 그룹화 방법을 이용하여 분류 대상이 되는 복수의 클래스에 대한 계층적 구조 기반의 복수의 그룹 레이블을 생성하고, 메인 네트워크 및 하나 이상의 서브 네트워크를 포함하는 코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Coarse-to-Fine Convolutional Neural Network)를 이용하여 상기 복수의 클래스 중 상기 복수의 그룹 레이블 각각에 속하는 클래스를 예측하고, 상기 예측을 통해 상기 코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크의 학습을 완료하고, 하나 이상의 클래스에 상응하는 객체를 포함하는 이미지를 입력되는 경우, 상기 학습이 완료된 코스-투-파인 컨볼루션 뉴럴 네트워크의 상기 메인 네트워크가 상기 하나 이상의 서브 네트워크의 마지막 컨볼루션 레이어에서 입력되는 특징 맵을 입력 받아, 상기 이미지에 포함되는 하나 이상의 클래스를 분류하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 다중 레이블 클래스 분류 장치가 제공된다.

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