예 를 들 어 , 가상 차 로 생 성 장치 는 객체 ( 예 를 들 어 , 차량 ) 을 검출 하 도록 트레이닝 된 뉴 럴 네트워크 ( neural network ) 를 이용 하 여 , 객체 를 포함 하 는 객체 영역 ( 810 ) 을 검출 할 수 도 있 다 . 또한 , 가상 차 로 생 성 장치 는 카메라 를 통해 촬영 된 외부 이미지 ( 800 ) 뿐 아니 라 , LiDAR ( Light Imaging , Detection , And Ranging ) 센서 등 을 이용 하 여 캡쳐 된 센서 정보 도 이용 하 여 객체 영역 ( 810 ) 을 검출 할 수 있 다 . 센서 정보 는 예 를 들 어 , 외부 이미지 ( 800 ) 로부터 검출 된 객체 까지 의 거리 를 지시 하 는 깊이 정보 ( depth information ) 를 포함 할 수 있 다 . 또한 , 뉴 럴 네트워크 는 객체 와 함께 객체 의 특징 부분 을 포함 하 는 특징 영역 ( 820 ) 을 검출 하 도록 트레이닝 된 모델 일 수 도 있 다 .