다중객체검출특허, 나온 점수를 크기와 거리로 손본 특허등록 사례
- #다중객체검출특허딥러닝 기반 다중객체검출에서 크기 및 거리를 이용한 검출률 향상 시스템
- #특허등록10-2906065
- #소요기간특허출원 후 등록까지 11개월
사례 미리보기
다중객체검출특허, 사진에서 찾은 대상의 확신 점수에 크기와 거리에서 나온 값을 더해, 작고 멀리 있는 것도 놓치지 않게 만든 검출률 향상 시스템이 특허등록됐습니다. 특허법인 테헤란이 진행한 출원 건의 등록 정보와, 다중객체검출특허를 준비할 때 자주 나오는 질문을 함께 정리했습니다.
등록 개요
- 발명의 명칭
- 딥러닝 기반 다중객체검출에서 크기 및 거리를 이용한 검출률 향상 시스템
- 출원번호(일자)
- 10-2024-0198689 (2024.12.27)
- 등록번호(일자)
- 10-2906065 (2025.12.24)
2024.12.27
특허 출원
10-2024-0198689
2025.12.24
특허 등록
10-2906065
사례 소개
다중객체검출특허는 모델을 다시 학습시키는 쪽이 아니라 나온 점수를 손보는 데서 자리를 찾습니다.
기준을 낮추면 없는 것까지 잡힌다
이번 사례는 딥러닝 기반 다중객체검출에서 크기 및 거리를 이용한 검출률 향상 시스템인데요. 사진에서 여러 대상을 찾을 때는 저마다 확신 점수가 나옵니다. 그 점수가 정해 둔 값을 넘으면 있다고 보죠. 못 넘으면 버리고요. 그런데 작게 찍히거나 멀리 있는 것은 점수가 낮게 나옵니다. 실제로 있는데도 버려지죠. 기준을 낮추면 없는 것까지 잡히고요.
왜 낮은지를 감안한다
이 건은 나온 신뢰도에 크기 인자와 거리 인자를 걸어 다시 계산합니다. 작아서 점수가 낮은 것과 정말 아닌 것을 갈라 보는 셈이죠. 작게 찍힌 것은 원래 점수가 낮게 나오기 마련이니 그 몫을 감안해 올려 주는 것입니다. 모델을 다시 학습시키지 않고 뒤에서 점수만 손보는 자리라, 이미 쓰고 있는 모델에 그대로 얹을 수 있고요. 청구항은 두 인자로 신뢰도를 조정한다는 조건을 함께 적었습니다.
본 다중객체검출특허 건은 특허출원에서 등록까지 약 11개월이 걸렸습니다.
자주 묻는 질문
Q1.점수를 손보는 방식이 왜 중요한가요?
기준을 통째로 낮추면 없는 것까지 잡힙니다. 이유가 있는 것에만 보탭니다. 그 합산이 곧 청구항입니다.
Q2.모델을 바꾸지 않아도 되는 점은요?
이미 나온 값을 다시 손보는 자리입니다. 학습을 다시 하지 않습니다. 붙여 쓰기 쉽습니다.
Q3.크기와 거리를 함께 쓰는 이유는요?
작게 찍힌 것과 멀리 있는 것은 다른 이유로 점수가 낮습니다. 각각 몫을 나누어 보탭니다. 그 인자도 구성이 됩니다.
Next Step
이제, 아이디어를
권리로 만들 시간입니다.
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