AUTOMATIC LABELING APPARATUS AND METHOD FOR OBJECT RECOGNITION

An automatic labeling apparatus and method for object recognition are provided. An automatic labeling apparatus for object recognition in accordance with an embodiment of the present invention comprises: a receiving unit receiving a plurality of image frames; and a processor applying an object recognition algorithm to each of the received image frames to recognize an object and determining that the object recognition result in at least one first image frame among the image frames corresponds to a predetermined error condition to automatically generate a data set on the object, which is a target of object recognition, by using an object recognition result of a second image frame other than the first image frame among the image frames and an object image in the first image frame. The object recognition algorithm may be a neural network model generated through machine learning, and be stored at a memory in the automatic labeling apparatus for object recognition or be provided through a server in an artificial intelligence environment through the 5G network. The present invention is capable of automatically generating, without a user's intervention, a data set on an object which is a target of object recognition. 객체 인식을 위한 자동 레이블링 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 객체 인식을 위한 자동 레이블링 장치는 복수의 이미지 프레임들을 수신하는 수신부와, 상기 수신된 이미지 프레임들 각각에 객체 인식 알고리즘을 적용하여 객체를 인식하고, 상기 이미지 프레임들 중 적어도 하나의 제1 이미지 프레임에서의 객체 인식 결과가, 설정된 에러조건에 해당하는 것으로 판단함에 따라, 상기 이미지 프레임들 중 상기 제1 이미지 프레임을 제외한 제2 이미지 프레임의 객체 인식 결과 및 상기 제1 이미지 프레임에서의 객체 이미지를 이용하여, 객체 인식의 대상이 된 객체에 대한 데이터 셋을 자동으로 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 객체 인식 알고리즘은 기계 학습을 통해 생성된 신경망 모델이고, 객체 인식을 위한 자동 레이블링 장치 내 메모리에 저장되거나, 또는 5G 네트워크를 통한 인공지능 환경에서 서버를 통해 제공될 수 있다.