상술 한 기술 적 과제 를 해결 하 기 위한 본 발명 의 또 다른 실시 예 에 따른 컴퓨팅 장치 는 , 하나 이상 의 프로세서 , 네트워크 인터페이스 , 상기 프로세서 에 의하 여 수행 되 는 컴퓨터 프로그램 을 로드 ( Load ) 하 는 메모리 및 상기 컴퓨터 프로그램 을 저장 하 는 스토리지 를 포함 하 되 , 상기 컴퓨터 프로그램 은 , 관심 객체 에 대한 분류 결과 가 주어진 제 1 이미지 를 이용 하 여 , 컨 볼루 션 신경망 ( Convolutional Neural Network ) 기반 의 제 1 기계 학습 모델 을 트레이닝 하 는 오퍼레이션 , 상기 제 1 기계 학습 모델 을 컨 볼루 션 연산 을 수행 하 는 레이어 로 만 구성 된 제 2 기계 학습 모델 로 전환 하 는 오퍼레이션 , 적어도 하나 의 관심 객체 가 포함 된 제 2 이미지 를 상기 제 2 기계 학습 모델 에 입력 하 여 , 관심 객체 별 특징 맵 ( feature map ) 을 가리키 는 클래스 액 티 베이 션 맵 ( class activation map ) 을 추출 하 되 , 상기 제 2 이미지 는 상기 제 1 이미지 보다 더 큰 넓이 를 갖 는 이미지 인 , 오퍼레이션 및 상기 클래스 액 티 베이 션 맵 에서 , 액 티 베이 션 값 이 임계 값 이상 인 좌표 로 구성 되 는 각각 의 영역 을 상기 관심 객체 에 대응 되 는 영역 으로 검출 하 는 오퍼레이션 을 포함 할 수 있 다 .