상세정보
등록 임베디드 기기에서의 딥러닝 기반 객체 인식 장치 및 임베디드 기기용 객체 인식 모델 학습 장치
- 출원번호
- 10-2020-0072486 (2020.06.15) KIPRIS
- 공개번호
- 10-2021-0155231 (2021.12.22)
- 등록번호
- 10-2554624-0000 (2023.07.07)
- 출원국
- 대한민국
- 협약과제
- 20HS4700, 스마트기기를 위한 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW플랫폼 기술 개발, 김정시
- 초록
- 임베디드 기기에서의 딥러닝 기반 객체 인식 장치가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 임베디드 기기에서의 딥러닝 기반 객체 인식 장치는, 입력 이미지에 대한 특징 벡터를 출력하는 특징 추출 신경망 및 특징 벡터로부터 입력 이미지의 클래스를 예측하는 분류부를 포함하되, 특징 추출 신경망은, 콘볼루션 신경망으로, 동일 클래스에 속하는 복수의 입력 이미지들에 대해 출력한 특징 벡터들이 특징 벡터 공간에서 근접되도록 딥러닝 기반으로 미리 척도 학습된 것이고, 분류부는, 특징 벡터 공간에서 특징 벡터와 근접한 소정 개수의 참조 샘플이 속하는 적어도 하나의 클래스 중에서, 클래스 각각에 속하는 근접한 참조 샘플의 개수가 최대인 클래스를 입력 이미지에 대한 클래스로 결정하되, 참조 샘플은, 클래스 별로 각각에 속하는 적어도 하나의 입력 이미지를 특징 벡터 추출 신경망에 입력시켜 미리 획득된 특징 벡터일 수 있다.
- KSP 제안 키워드
- Embedded Devices, Object Recognition, Recognition model, deep learning(DL)