제3항에 있어서,상기 백본 네트워크 모듈은,상기 인코더 및 상기 디코더를 포함하는 오토 인코더를 상기 교사 네트워크와 상기 학생 네트워크가 공유하여 지식 증류를 수행하는 전자장치.

지식 증류(knowledge distillation) 기반 3차원 객체 탐지 모델의 경량화를 수행하는 전자장치에 있어서,입력된 포인트 클라우드(point cloud) 데이터를 통해 추출된 교사 네트워크의 제1특징 맵과 학생 네트워크의 제2특징 맵이 서로 같아지도록 지식 증류를 수행하는 백본 네트워크(backbone network) 모듈;상기 제1특징 맵과 상기 제2특징 맵을 이용하여 3차원 객체 탐지를 위한 복수의 탐지 헤드로부터 각각 복수의 탐지 정보를 획득하고, 획득한 상기 복수의 탐지 정보를 기반으로 연산한 관계 인지 어텐션을 이용하여 지식 증류를 수행하는 셀프 어텐션(self-attention) 모듈;을 포함하는 전자장치.

제1항에 있어서,상기 백본 네트워크 모듈은,인코더(encoder)를 이용하여 상기 제1특징 맵과 상기 제2특징 맵으로부터 각각 제1압축 데이터와 제2압축 데이터를 생성하고, 상기 제1압축 데이터와 제2압축 데이터가 서로 같아지도록 지식 증류를 수행하는 전자장치.

제2항에 있어서,상기 백본 네트워크 모듈은,디코더(decoder)를 이용하여 상기 제1압축 데이터로 상기 제2특징 맵을 복원하고, 상기 제2압축 데이터로 상기 제1특징 맵을 복원하는 전자장치.

제1항에 있어서,상기 셀프 어텐션 모듈은,상기 교사 네트워크와 연결된 제1복수의 탐지 헤드로부터 상기 제1특징 맵을 이용하여 제1복수의 탐지 정보를 획득하고, 상기 학생 네트워크와 연결된 제2복수의 탐지 헤드로부터 상기 제2특징 맵을 이용하여 제2복수의 탐지 정보를 획득하는 전자장치.

제5항에 있어서,상기 셀프 어텐션 모듈은,상기 제1복수의 탐지 정보 간 상호 관계 어텐션 및 상기 제1복수의 탐지 헤드의 각 탐지 헤드로부터 획득하는 서로 다른 객체에 대한 제3복수의 탐지 정보 간 내부 관계 어텐션을 연산하고,상기 제2복수의 탐지 정보 간 상호 관계 어텐션 및 상기 제2복수의 탐지 헤드의 각 탐지 헤드로부터 획득하는 서로 다른 객체에 대한 제4복수의 탐지 정보 간 내부 관계 어텐션을 연산하는 전자장치.

제6항에 있어서,상기 셀프 어텐션 모듈은,상기 교사 네트워크의 상기 상호 관계 어텐션 및 상기 내부 관계 어텐션을 융합한 상기 관계 인지 어텐션을 이용하여 지식 증류를 수행하는 전자장치.

전자장치가 지식 증류(knowledge distillation) 기반 3차원 객체 탐지 모델의 경량화를 수행하는 방법에 있어서,입력된 포인트 클라우드(point cloud) 데이터를 통해 추출된 교사 네트워크의 제1특징 맵과 학생 네트워크의 제2특징 맵이 서로 같아지도록 제1지식 증류를 수행하는 단계;상기 제1특징 맵과 상기 제2특징 맵을 이용하여 3차원 객체 탐지를 위한 복수의 탐지 헤드로부터 각각 복수의 탐지 정보를 획득하고, 획득한 상기 복수의 탐지 정보를 기반으로 연산한 관계 인지 어텐션을 이용하여 제2지식 증류를 수행하는 단계를 포함하는 방법.

제8항에 있어서,상기 제1지식 증류를 수행하는 단계는,인코더(encoder)를 이용하여 상기 제1특징 맵과 상기 제2특징 맵으로부터 각각 제1압축 데이터와 제2압축 데이터를 생성하는 단계;상기 제1압축 데이터와 제2압축 데이터가 서로 같아지도록 상기 제1지식 증류를 수행하는 단계를 포함하는 방법.

제9항에 있어서,상기 제1지식 증류를 수행하는 단계는,디코더(decoder)를 이용하여 상기 제1압축 데이터로 상기 제2특징 맵을 복원하고, 상기 제2압축 데이터로 상기 제1특징 맵을 복원하는 단계를 포함하는 방법.

제10항에 있어서,상기 제1지식 증류를 수행하는 단계는,상기 인코더 및 상기 디코더를 포함하는 오토 인코더를 상기 교사 네트워크와 상기 학생 네트워크가 공유하여 상기 제1지식 증류를 수행하는 단계를 포함하는 방법.

제8항에 있어서,상기 제2지식 증류를 수행하는 단계는,상기 교사 네트워크와 연결된 제1복수의 탐지 헤드로부터 상기 제1특징 맵을 이용하여 제1복수의 탐지 정보를 획득하는 단계; 상기 학생 네트워크와 연결된 제2복수의 탐지 헤드로부터 상기 제2특징 맵을 이용하여 제2복수의 탐지 정보를 획득하는 단계를 포함하는 방법.

제12항에 있어서,상기 제2지식 증류를 수행하는 단계는,상기 제1복수의 탐지 정보 간 상호 관계 어텐션 및 상기 제1복수의 탐지 헤드의 각 탐지 헤드로부터 획득하는 서로 다른 객체에 대한 제3복수의 탐지 정보 간 내부 관계 어텐션을 연산하는 단계;상기 제2복수의 탐지 정보 간 상호 관계 어텐션 및 상기 제2복수의 탐지 헤드의 각 탐지 헤드로부터 획득하는 서로 다른 객체에 대한 제4복수의 탐지 정보 간 내부 관계 어텐션을 연산하는 단계를 포함하는 방법.

제13항에 있어서,상기 제2지식 증류를 수행하는 단계는,상기 교사 네트워크의 상기 상호 관계 어텐션 및 상기 내부 관계 어텐션을 융합한 상기 관계 인지 어텐션을 이용하여 상기 제2지식 증류를 수행하는 단계를 포함하는 방법.