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지능형 객체 탐지 | 딥러닝 모델 최적화 | 최적화 전력 설정 | 성능 기반 오차 분석 | 자동 반복 학습
기술성숙도(TRL)
5단계 | Pilot규모의 시작품 제작 및 성능 평가
기술개요
본 발명은 지능형 객체 탐지 시스템에서 딥러닝 모델의 성능을 반복적으로 평가하고, 그 결과를 기반으로 최적화 전략(데이터 보강, 모델 구조 변경, 학습률 조정 등)을 선택 적용하여 최적의 딥러닝 객체 탐지 모델을 생성하는 방법 및 시스템에 관한 것임
기술특징
- 딥러닝 모델 학습 이후 성능 데이터를 자동 수집 및 분석하여 예측 오차의 변화 양상 파악
- 오차 비교 결과에 따라 학습 최적화 전략을 자동 선택 및 적용(예: 학습 데이터 보강, 모델 구조 변경, 학습률 조정, 반복 횟수증가 등)
- 오차 경향(과적합/과소적합)에 따라 전략을 다르게 설정하여 모델 정확도 및 일반화 성능 향상
- 이전 학습 결과와의 비교 분석을 통해 성능 향상 여부를 판단하고 반복 최적화 여부 결정
- 전체 절차는 시스템 내 전략 설정 엔진에 의해 수행되며, 사용자 개입 없이 자동 반복 학습 가능
- 결과적으로, 지능형 객체 탐지 모델을 효율적이고 안정적으로 생성할 수 있는 구조 제공
특허 및 권리현황
| 구분 | 발명의 명칭 | 출원번호 (출원일) | 등록번호 (등록일) |
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