본 발명 의 또 다른 태양 에 따르 면 , ( i ) 적어도 하나 의 트레이닝 이미지 에 대응 하 는 적어도 하나 의 특징 맵 에 대하 여 컨 벌 루 션 연산 을 적어도 1 회 수행 하 여 제 1 내지 제 k 인 코디 드 특징 맵 을 각각 출력 하 는 제 1 내지 제 k 컨 벌 루 션 레이어 , ( ii ) 상기 제 k 인 코디 드 특징 맵 에 디컨 벌 루 션 연산 을 적어도 1 회 수행 하 여 제 k 내지 제 1 디 코디 드 특징 맵 을 각각 출력 하 는 제 k 내지 제 1 디컨 벌 루 션 레이어 , ( iii ) 상기 k 개 의 컨 벌 루 션 레이어 중 h 개 의 컨 벌 루 션 레이어 - 상기 h 는 1 부터 ( k - 1 ) 까지 의 정수임 - 각각 에 대응 하 여 배치 되 는 제 1 내지 제 h 마스크 레이어 , 및 ( iv ) 상기 제 1 내지 상기 제 h 마스크 레이어 각각 에 대응 하 는 제 1 내지 제 h 디 퍼런 셜 레이어 를 포함 하 는 , 세그먼테이션 성능 향상 을 위한 학습 장치 에 있 어서 , 인스트 럭 션 을 저장 하 는 적어도 하나 의 메모리 ; 및 ( I ) 상기 제 1 내지 상기 제 k 컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 상기 제 1 내지 상기 제 k 인 코디 드 특징 맵 을 출력 하 되 , ( I - 1 ) 상기 제 1 내지 상기 제 h 마스크 레이어 로 하여금 , 상기 제 1 내지 상기 제 k 인 코디 드 특징 맵 중 , 상기 제 1 내지 상기 제 h 마스크 레이어 에 각각 입력 될 h 개 의 인 코디 드 특징 맵 에서 주파수 가 기 설정 된 임계 치 보다 높 은 하나 이상 의 영역 을 획득 함 으로써 상기 h 개 의 인 코디 드 특징 맵 으로부터 하나 이상 의 에지 부분 을 추출 하 도록 하 여 , 제 1 내지 제 h 밴드 패스 특징 맵 을 출력 하 도록 하 는 프로세스 및 ( I - 2 ) 상기 제 1 내지 제 h 디 퍼런 셜 레이어 로 하여금 , 상기 제 1 내지 상기 제 h 마스크 레이어 에 각각 입력 될 상기 h 개 의 인 코디 드 특징 맵 각각 과 상기 제 1 내지 상기 제 h 밴드 패스 특징 맵 각각 의 차이 를 구함 으로써 제 1 내지 제 h 디 퍼런 셜 특징 맵 을 획득 하 여 , 상기 제 1 내지 상기 제 h 디 퍼런 셜 특징 맵 각각 을 이 에 대응 하 는 다음 컨 벌 루 션 레이어 에 전달 하 도록 하 는 프로세스 ; ( II ) 상기 제 k 내지 상기 제 1 디컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 ( i ) 상기 제 h 내지 상기 제 1 밴드 패스 특징 맵 및 상기 제 h 내지 상기 제 1 마스크 레이어 에 대응 하 는 h 개 의 디컨 벌 루 션 레이어 각각 의 이전 디컨 벌 루 션 레이어 로부터 각각 생성 된 h 개 의 디 코디 드 특징 맵 을 이용 하 고 , ( ii ) 상기 제 h 내지 상기 제 1 마스크 레이어 에 대응 하 지 않 는 ( k - h ) 개 의 디컨 벌 루 션 레이어 각각 의 이전 레이어 로부터 각각 출력 된 특징 맵 을 이용 하 여 , 상기 제 k 내지 상기 제 1 디 코디 드 특징 맵 을 순차 적 으로 출력 하 도록 하 는 프로세스 ; 및 ( III ) 상기 제 1 디 코디 드 특징 맵 및 이 에 대응 하 는 적어도 하나 의 GT ( ground truth ) 라벨 이미지 를 참고 하 여 출력 된 하나 이상 의 로스 를 이용 한 백 프로 파 게 이 션 을 수행 하 여 , 상기 제 1 내지 상기 제 k 디컨 벌 루 션 레이어 및 상기 제 k 내지 상기 제 1 컨 벌 루 션 레이어 중 적어도 일부 의 하나 이상 의 파라미터 를 조절 하 는 프로세스 를 수행 하 기 위한 상기 인스트 럭 션 을 실행 하 도록 구성 된 적어도 하나 의 프로세서 ; 를 포함 하 는 것 을 특징 으로 하 는 학습 장치 가 제공 된다 .