도 5 는 본 발명 의 또 다른 실시 예 에 따른 상기 라플라 시안 피라미드 네트워크 를 이용 하 여 상기 이미지 세그먼테이션 하 는 프로세스 를 개략 적 으로 도시 한 것 이 다 . 도 5 에서 도시 된 본 발명 의 또 다른 실시 예 에 따른 상기 라플라 시안 피라미드 네트워크 를 학습 하 기 위한 상기 CNN 기반 의 상기 학습 장치 는 도 2 또는 도 3 에서 도시 된 상기 CNN 기반 상기 학습 장치 와 기본 적 으로 유사 한 구성 을 갖 지만 , 각각 의 상기 제 1 내지 상기 제 h 마스크 레이어 와 이 에 대응 하 는 디컨 벌 루 션 레이어 사이 의 중간 레이어 를 더 포함 한다 . 예 를 들 어 , 상기 중간 레이어 는 각각 의 상기 제 1 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ 1 ) 내지 상기 제 k 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ k ) 와 각각 의 상기 제 1 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ 1 ) 내지 상기 제 k 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ k ) 사이 에 위치 한 각각 의 제 1 중간 레이어 ( 600 _ 1 ) 내지 제 k 중간 레이어 ( 600 _ k ) 를 포함 하 되 , 각각 의 상기 제 1 내지 상기 제 h 마스크 레이어 와 이 에 대응 하 는 디컨 벌 루 션 레이어 사이 에 위치 한 각각 의 h 개 의 중간 레이어 를 포함 할 수 있 다 . 상기 중간 레이어 중 에서 적어도 하나 는 하나 이상 의 다일 레이티 드 컨 벌 루 션 ( dilated convolution ) 연산 을 수행 한다 . 이때 , 각각 의 상기 중간 레이어 의 리 셉 티 브 필드 ( Receptive field ) 는 0 의 값 을 가지 는 필터 가중치 에 따라 결정 된다 .