SEMANTIC OBJECT REGION SEGMENTATION METHOD AND SYSTEM BASED ON WEAK MAP LEARNING OBJECT DETECTOR

Disclosed is a semantic object domain segmentation technology based on a weak supervised learning object detector. A computer-implemented system according to one embodiment includes at least one processor embodied to execute a computer-readable instruction, wherein the at least one processor can include: an input unit for inputting images to a plurality of branches configured in an object region division network; a detection unit which detects an object area by the object detector which is learned to detect the object from the images; and a segmentation unit for segmenting an instance as learning by using information on the detected object region and a bounding box related to the detected object region. 약한 지도학습 객체 검출기에 기반한 의미론적 객체 영역 분할 기술이 개시된다. 일 실시예에 따른 컴퓨터로 구현되는 시스템은 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 이미지를 객체 영역 분할 네트워크에 구성된 복수 개의 분기에 입력하는 입력부; 상기 이미지으로부터 객체를 검출하도록 학습된 객체 검출기에 의해 객체 영역을 검출하는 검출부; 및 상기 검출된 객체 영역의 정보 및 상기 검출된 객체 영역과 관련된 바운딩 박스를 이용하여 학습함에 따라 인스턴스를 분할(segmentation)하는 분할부를 포함할 수 있다.