[특허] 레이블링 작업을 위해 딥러닝 모델을 트레이닝하는 방법 및 그를 이용한 장치

◆ 출원일 : 2020-02-19

◆ 등록일 : 2020-05-13

◆ 등록번호 : 10-2112859

요약 : 본 발명에 따르면, 딥러닝 모델을 차등적으로 학습하는 방법에 있어서, Objection detection 모델 및 Loss 예측 모듈을 포함하는 딥러닝 모델이 존재하는 상태에서, 이미지에 포함된 객체의 위치를 찾고 상기 객체의 종류를 분 류하기 위해 bounding box 레이블링 작업을 수행하는 상기 딥러닝 모델을 컴퓨팅 장치가 이용한다고 할 때, 상기 컴퓨팅 장치가, 적어도 하나의 객체를 포함하는 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터를 상기 딥러닝 모델에서 연산을 수행하여, i-1) 상기 적어도 하나의 객체에 대응하는 bounding box의 좌표, i-2) 상기 적어도 하나의 객체의 종류를 나타내는 classification 값 및 i-3) 상기 적어도 하나의 객체에 대응하는 bounding box 의 좌표 및 classification 값에 대한 오차 정도를 예측하여 나타내는 loss 값을 산출하는 단계; 상기 컴퓨팅 장 치가, 상기 loss 값을 기초로 상기 이미지 데이터를 제1 loss 그룹 또는 제2 loss 그룹으로 구분하고, ii-1) 상 기 이미지 데이터가 상기 제1 loss 그룹에 해당하고 상기 classification 값이 소정 수치보다 크거나 같다면, 상 기 이미지 데이터 및 상기 bounding box의 좌표를 상기 작업자 단말에 전송하여 이를 기초로 상기 작업자 단말에 서 정답 bounding box가 생성되도록 하고, ii-2) 상기 이미지 데이터가 상기 제1 loss 그룹에 해당하고 상기 classification 값이 상기 소정 수치보다 작다면, 상기 이미지 데이터를 상기 작업자 단말에 전송하여 상기 작업 자 단말에서 정답 bounding box가 생성되도록 하며, ii-3) 상기 이미지 데이터가 상기 제2 loss 그룹에 해당한 다면, 상기 이미지 데이터를 상기 작업자 단말에 전송하여 상기 작업자 단말에서 정답 bounding box가 생성되도 록 하는 단계; 및 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 정답 bounding box의 좌표 및 classification 값을 상기 산출된 bounding box의 좌표 및 상기 classification 값과 비교하여 제1 비교 데이터를 산출하고, 상기 제1 비교 데이 터를 상기 예측된 loss 값과 비교하여 제2 비교 데이터를 산출하며, 상기 제2 비교 데이터를 이용하여 상기 딥러 닝 모델에 대해 제1 트레이닝을 수행하는 단계를 포함하는 방법을 제시한다.