전자 장치에서의 영상 학습 방법이 개시된다. 본 영상 학습 방법은 네거티브 샘플링에 필요한 클래스 스코어 임계치를 초기 설정하는 단계, 영상 내에서 객체에 해당하는 영역을 포지티브 샘플로 선택하는 단계, 영상 내의 복수의 탐색 영역 중 포지티브 샘플로 선택된 탐색 영역을 제외한 탐색 영역에서 클래스 스코어 임계치를 초과하는 클래스 스코어를 갖는 복수의 탐색 영역을 복수의 후보 네거티브 샘플로 선택하는 단계, 선택된 복수의 후보 네거티브 샘플 중 뉴럴 네트워크의 학습에 이용할 네거티브 샘플을 랜덤하게 선택하는 단계, 후보 네거티브 샘플의 개수에 기초하여 클래스 스코어 임계치를 업데이트 하는 단계, 선택된 포지티브 샘플 및 선택된 네거티브 샘플을 이용하여 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 포함한다.
Research Interests
Deep learning;딥러닝; object detection;객체검출; re-identification;재식별; multi-object tracking;다중객체추적; multi-camera video analysis;다중카메라영상분석