인코더에 대한 적대적 자기지도 학습 방법에 있어서,기 수집된 데이터셋에 포함되는 이미지 그룹 중에서 학습용 원본 이미지의 타겟 이미지를 선택하는 단계;상기 학습용 원본 이미지와 상기 타겟 이미지를 이용하여, 상기 학습용 원본 이미지에 노이즈를 결합한 노이즈 이미지를 생성하는 단계; 및상기 노이즈 이미지와 상기 학습용 원본 이미지를 이용하여, 상기 인코더를 학습시키는 단계를 포함하는적대적 자기지도 학습 방법.

제1 항에 있어서,상기 타겟 이미지를 선택하는 단계는,상기 이미지 그룹 중에서 상기 학습용 원본 이미지와 유사하면서 혼란을 일으키는 이미지를 상기 타겟 이미지로 선택하는 단계를 포함하는적대적 자기지도 학습 방법.

제1 항에 있어서,상기 타겟 이미지를 선택하는 단계는,상기 학습용 원본 이미지와 상기 이미지 그룹에 포함된 복수의 이미지들 각각 사이의 유사도(similarity) 및 상기 복수의 이미지들 각각의 복잡도(entropy)에 기초하여, 상기 이미지 그룹 중에서 상기 타겟 이미지를 선택하는 단계를 포함하는적대적 자기지도 학습 방법.

제1 항에 있어서,상기 노이즈 이미지를 생성하는 단계는,상기 인코더에 상기 학습용 원본 이미지를 입력시켜 제1 벡터를 생성하는 단계;상기 인코더에 상기 타겟 이미지를 입력시켜 제2 벡터를 생성하는 단계;상기 제1 벡터와 상기 제2 벡터의 차이가 커지도록 설정된 제1 손실함수에 기초하여 상기 학습용 원본 이미지에 대한 노이즈를 생성하는 단계; 및상기 학습용 원본 이미지와 상기 노이즈를 이용하여 상기 노이즈 이미지를 생성하는 단계를 포함하는적대적 자기지도 학습 방법.

제1 항에 있어서,상기 인코더를 학습시키는 단계는,소정의 변환 방법을 이용하여, 상기 학습용 원본 이미지를 변환 이미지로 변환하는 단계;상기 학습용 원본 이미지를 상기 인코더에 입력시켜 제3 벡터를 생성하는 단계;상기 변환 이미지를 상기 인코더에 입력시켜 제4 벡터를 생성하는 단계;상기 노이즈 이미지를 상기 인코더에 입력시켜 제5 벡터를 생성하는 단계; 및상기 제3 벡터, 상기 제4 벡터 및 상기 제5 벡터의 차이가 줄어들도록 설정된 제2 손실함수를 이용하여 상기 인코더를 학습시키는 단계를 포함하는적대적 자기지도 학습 방법.

제5 항에 있어서,상기 변환 방법은 자르기, 늘리기, 회전, 색상 변경 및 반전 중에서 적어도 하나를 포함하는적대적 자기지도 학습 방법.

제1 항에 있어서,상기 인코더는,쿼리 이미지를 획득하면, 상기 쿼리 이미지를 소정의 클래스들 중에 어느 하나로 분류하는데 이용되는적대적 자기지도 학습 방법.

인코더를 학습시키기 위한 적대적 자기지도 학습 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 메모리를 제어하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,기 수집된 데이터셋에 포함되는 이미지 그룹 중에서 학습용 원본 이미지의 타겟 이미지를 선택하고,상기 학습용 원본 이미지와 상기 타겟 이미지를 이용하여, 상기 학습용 원본 이미지에 노이즈를 결합한 노이즈 이미지를 생성하고,상기 노이즈 이미지와 상기 학습용 원본 이미지를 이용하여, 상기 인코더를 학습시키는적대적 자기지도 학습 장치.

제8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 학습용 원본 이미지와 상기 이미지 그룹에 포함된 복수의 이미지들 각각 사이의 유사도(similarity) 및 상기 복수의 이미지들 각각의 복잡도(entropy)에 기초하여, 상기 이미지 그룹 중에서 상기 타겟 이미지를 선택하는적대적 자기지도 학습 장치.

제8 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 인코더에 상기 학습용 원본 이미지를 입력시켜 제1 벡터를 생성하고,상기 인코더에 상기 타겟 이미지를 입력시켜 제2 벡터를 생성하고,상기 제1 벡터와 상기 제2 벡터의 차이가 커지도록 설정된 제1 손실함수에 기초하여 상기 학습용 원본 이미지에 대한 노이즈를 생성하고,상기 학습용 원본 이미지와 상기 노이즈를 이용하여 상기 노이즈 이미지를 생성하는적대적 자기지도 학습 장치.

제8 항에 있어서,상기 프로세서는,소정의 변환 방법을 이용하여, 상기 학습용 원본 이미지를 변환 이미지로 변환하고,상기 학습용 원본 이미지를 상기 인코더에 입력시켜 제3 벡터를 생성하고,상기 변환 이미지를 상기 인코더에 입력시켜 제4 벡터를 생성하고,상기 노이즈 이미지를 상기 인코더에 입력시켜 제5 벡터를 생성하고,상기 제3 벡터, 상기 제4 벡터 및 상기 제5 벡터의 차이가 줄어들도록 설정된 제2 손실함수를 이용하여 상기 인코더를 학습시키는적대적 자기지도 학습 장치.

컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은,인코더에 대한 적대적 자기지도 학습 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하고,상기 적대적 자기지도 학습 방법은,기 수집된 데이터셋에 포함되는 이미지 그룹 중에서 학습용 원본 이미지의 타겟 이미지를 선택하는 단계;상기 학습용 원본 이미지와 상기 타겟 이미지를 이용하여, 상기 학습용 원본 이미지에 노이즈를 결합한 노이즈 이미지를 생성하는 단계; 및상기 노이즈 이미지와 상기 학습용 원본 이미지를 이용하여, 상기 인코더를 학습시키는 단계를 포함하는컴퓨터 프로그램.

컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은,인코더에 대한 적대적 자기지도 학습 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하고,상기 적대적 자기지도 학습 방법은,기 수집된 데이터셋에 포함되는 이미지 그룹 중에서 학습용 원본 이미지의 타겟 이미지를 선택하는 단계;상기 학습용 원본 이미지와 상기 타겟 이미지를 이용하여, 상기 학습용 원본 이미지에 노이즈를 결합한 노이즈 이미지를 생성하는 단계; 및상기 노이즈 이미지와 상기 학습용 원본 이미지를 이용하여, 상기 인코더를 학습시키는 단계를 포함하는컴퓨터 판독 가능 기록매체.