제1항에 있어서, 상기 높이 분포맵 및 상기 너비 분포맵을 생성하는 단계는, 상기 실측값의 각 클래스 정수 레이블을 인코딩하여 매트릭스를 생성하는 단계; 및상기 이미지데이터의 높이클래스 넘버 크기의 상기 높이 분포맵을 생성하고, 상기 이미지데이터의 너비클래스 넘버 크기의 상기 너비 분포맵을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

제2항에 있어서, 상기 높이 분포맵 및 상기 너비 분포맵을 생성하는 단계 이후에, 상기 너비와 높이에 따라 보간된 상기 높이 분포맵과 상기 너비 분포맵을 누적하여 모든 클래스의 공간 분포를 반영하는 높이*너비 크기의 클래스 공간 분포 실측값을 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

휴먼 파싱을 위한 적어도 하나의 이미지데이터 및 실측값(ground truth)을 입력받는 단계; 상기 이미지데이터에 대한 높이 분포맵 및 너비 분포맵을 생성하는 단계; 상기 분포맵들을 이용하여 상기 이미지데이터의 높이 및 너비 각각에 대한 어텐션 맵을 획득하는 단계; 상기 어텐션 맵을 이용하여 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대하여 스케일된 특징맵을 획득하는 단계;상기 스케일된 특징맵을 연결(concatenate)하여 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대한 분포 손실율을 산출하는 단계;상기 산출된 분포 손실율을 기반으로 향상된 특징맵을 획득하는 단계; 및상기 향상된 특징맵을 이용하여 상기 이미지데이터에 포함된 객체의 휴먼 파싱을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

제3항에 있어서, 상기 어텐션 맵을 획득하는 단계는, 상기 이미지데이터의 입력 특징맵을 기반으로 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대한 어텐션 맵을 획득하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

제4항에 있어서, 상기 스케일된 특징맵을 획득하는 단계는, 상기 어텐션 맵들을 상기 입력 특징맵의 사이즈와 동일한 사이즈로 보간하고 상기 입력 특징맵과 곱하여 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대한 스케일된 특징맵을 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

제5항에 있어서, 상기 분포 손실율을 산출하는 단계는,상기 산출된 분포 손실율 각각에 서로 다른 가중치를 적용하여 최종 분포 손실율을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

제6항에 있어서, 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대한 상기 분포 손실율을 산출하는 단계는, 상기 높이, 상기 클래스 넘버, 높이 채널 우선 맵 및 실측값 높이 채널 어텐션 맵을 이용하여 상기 높이에 대한 분포 손실율을 산출하는 단계; 및상기 너비, 상기 클래스 넘버, 너비 채널 우선 맵 및 실측값 너비 채널 어텐션 맵을 이용하여 상기 너비에 대한 분포 손실율을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

제7항에 있어서, 상기 향상된 특징맵을 획득하는 단계는, 상기 산출된 최종 분포 손실율을 기반으로 상기 이미지데이터에 대한 향상된 특징맵을 획득하는 단계인 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

제8항에 있어서, 상기 객체의 휴먼 파싱을 수행하는 단계 이후에, 상기 이미지데이터에 대한 학습이 완료되면 상기 이미지데이터에 대한 휴먼 파싱 결과를 표시하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 방법.

휴먼 파싱을 위한 적어도 하나의 이미지데이터 및 실측값(ground truth)을 입력받는 입력부; 및상기 이미지데이터에 대한 높이 분포맵 및 너비 분포맵을 생성하고, 상기 분포맵들을 이용하여 상기 이미지데이터의 높이 및 너비 각각에 대한 어텐션 맵을 획득하고, 상기 어텐션 맵을 이용하여 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대하여 스케일된 특징맵을 획득하고, 상기 스케일된 특징맵을 연결(concatenate)하여 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대해 산출된 분포 손실율을 기반으로 상기 향상된 특징맵을 획득하여 상기 이미지데이터에 포함된 객체의 휴먼 파싱을 수행하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.

제10항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 실측값의 각 클래스 정수 레이블을 인코딩하여 매트릭스를 생성하고, 상기 이미지데이터의 높이클래스 넘버 크기의 상기 높이 분포맵을 생성하고, 상기 이미지데이터의 너비클래스 넘버 크기의 상기 너비 분포맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.

제11항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 너비와 높이에 따라 보간된 상기 높이 분포맵과 상기 너비 분포맵을 누적하여 모든 클래스의 공간 분포를 반영하는 높이*너비 크기의 클래스 공간 분포 실측값을 획득하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.

제12항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 이미지데이터의 입력 특징맵을 기반으로 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대한 어텐션 맵을 획득하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.

제13항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 어텐션 맵들을 상기 입력 특징맵의 사이즈와 동일한 사이즈로 보간하고 상기 입력 특징맵과 곱하여 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대한 스케일된 특징맵을 획득하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.

제14항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 높이 및 상기 너비 각각에 대하여 산출된 상기 분포 손실율에 서로 다른 가중치를 적용하여 최종 분포 손실율을 산출하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.

제15항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 높이, 상기 클래스 넘버, 높이 채널 우선 맵 및 실측값 높이 채널 어텐션 맵을 이용하여 상기 높이에 대한 분포 손실율을 산출하고, 상기 너비, 상기 클래스 넘버, 너비 채널 우선 맵 및 실측값 너비 채널 어텐션 맵을 이용하여 상기 너비에 대한 분포 손실율을 산출하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.

제16항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 산출된 최종 분포 손실율을 기반으로 상기 이미지데이터에 대한 향상된 특징맵을 획득하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.

제17항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 이미지데이터에 대한 학습이 완료되면 상기 이미지데이터에 대한 휴먼 파싱 결과를 도출하는 것을 특징으로 하는 휴먼 파싱 장치.