SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING DOMINANT SCENE CLASSIFICATION BY SEMANTIC SEGMENTATION

Provided is a method for calculating a dominant class of a scene comprises the steps of: receiving an input image of a scene; generating segmentation maps of the input image by a convolutional neural network, wherein the segmentation maps each include a plurality of pixels labeled with a corresponding class among a plurality of classes; calculating a plurality of area ratios corresponding to different classes among the plurality of classes of the segmentation maps, respectively, based on the segmentation map; applying inference to generate a plurality of rating labels based on the area ratio; and outputting the detected dominant class of the scene based on the plurality of rating labels. 장면의 지배적 클래스를 계산하는 방법은 장면(scene)의 입력 이미지를 수신하고; 컨볼루션 뉴럴 네트워크에 의해 상기 입력 이미지의 분할 맵을 생성하되, 상기 분할 맵은 각각 복수의 클래스 중 대응하는 클래스로 라벨링되는 복수의 픽셀을 포함하며; 상기 분할 맵에 기초하여 각각 상기 분할 맵의 상기 복수의 클래스 중 서로 다른 클래스에 대응하는 복수의 면적비를 계산하며; 상기 면적비에 기초하여 복수의 등급 라벨을 생성하기 위해 추론을 적용하며; 상기 복수의 등급 라벨에 기초하여 상기 장면의 검출된 지배적 클래스(dominant class)를 출력하는 것을 포함한다.