광학 흐름 추정을 위한 딥 유사도 기반 비지도 학습의 컴퓨터 시스템 및 그의 방법COMPUTER SYSTEM OF UNSUPERVISED LEARNING WITH DEEP SIMILARITY FOR OPTICAL FLOW ESTIMATION AND METHOD THEREOF
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 윤성의 | ko |
| dc.contributor.author | 임우빈 | ko |
| dc.contributor.author | 김태균 | ko |
| dc.date.accessioned | 2023-06-29T08:08:21Z | - |
| dc.date.available | 2023-06-29T08:08:21Z | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/310129 | - |
| dc.description.abstract | 다양한 실시예들은 광학 흐름 추정을 위한 딥 유사도 기반 비지도 학습의 컴퓨터 시스템 및 그의 방법을 제공한다. 다양한 실시예들에 따르면, 컴퓨터 시스템은 연속되는 복수의 이미지들에서 추출되는 딥러닝 특징들을 이용하여, 딥 유사도를 계산하고, 딥 유사도를 기반으로, 이미지들에 대한 광학 흐름을 학습하도록 구성될 수 있다. 즉, 컴퓨터 시스템은 연속되는 복수의 이미지들에 대한 딥 유사도를 기반으로 하는 비지도 학습을 통해, 광학 흐름을 추정하기 위한 딥러닝 모델을 학습할 수 있다. 이 때, 컴퓨터 시스템이 딥 유사도 맵에서의 가림(occlusion) 위치들과 비가림(non-occlusion) 위치들로 구분함으로써 획득되는 특징 분리 손실 함수(feature separation loss)를 이용하여, 광학 흐름을 학습할 수 있다. | - |
| dc.title | 광학 흐름 추정을 위한 딥 유사도 기반 비지도 학습의 컴퓨터 시스템 및 그의 방법 | - |
| dc.title.alternative | COMPUTER SYSTEM OF UNSUPERVISED LEARNING WITH DEEP SIMILARITY FOR OPTICAL FLOW ESTIMATION AND METHOD THEREOF | - |
| dc.type | Patent | - |
| dc.type.rims | PAT | - |
| dc.contributor.localauthor | 윤성의 | - |
| dc.contributor.localauthor | 김태균 | - |
| dc.contributor.assignee | 한국과학기술원 | - |
| dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
| dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2021-0062354 | - |
| dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-2544800-0000 | - |
| dc.date.application | 2021-05-14 | - |
| dc.date.registration | 2023-06-13 | - |
| dc.publisher.country | KO | - |
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