본 발명 의 다른 태양 에 따르 면 , 이미지 인식 을 위한 CNN 을 테스트 하 는 방법 에 있 어서 , ( a ) 학습 장치 는 , ( 1 ) ( i ) 적어도 하나 의 컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 적어도 하나 의 트레이닝 이미지 상 에서 학습 용 ROI 의 영역 을 크롭 ( Crop ) 하 고 리 사이즈 ( Resize ) 하 여 생성 된 학습 용 ROI 이미지 각각 에 대하 여 컨 벌 루 션 연산 을 적어도 한 번 적용 하 도록 하 여 적어도 하나 의 학습 용 객체 에 대응 되 는 적어도 하나 의 상기 학습 용 ROI 별로 학습 용 ROI 특징 맵 을 생성 하 도록 하 고 , ( ii ) ( ii - 1 ) 풀 링 레이어 로 하여금 상기 학습 용 ROI 특징 맵 에 대하 여 풀 링 연산 을 적어도 한 번 적용 하 도록 하 여 상기 학습 용 ROI 별로 학습 용 풀 링 된 특징 맵 을 생성 하 도록 하 며 , 제 1 트랜스 포징 레이어 ( Transposing Layer ) 로 하여금 상기 학습 용 ROI 별 상기 학습 용 풀 링 된 특징 맵 상 의 대응 하 는 동일 한 각각 의 위치 의 픽셀 각각 을 상기 학습 용 ROI 별로 컨 캐 터 네이 팅 ( Concatenating ) 하 도록 하 여 학습 용 통합 특징 맵 ( Integrated Feature Map ) 을 생성 하 도록 하 거나 , ( ii - 2 ) 상기 풀 링 레이어 로 하여금 상기 학습 용 ROI 특징 맵 에 대하 여 풀 링 연산 을 적용 하 도록 하 여 상기 학습 용 ROI 별 상기 학습 용 풀 링 된 특징 맵 을 생성 하 도록 하 고 , 상기 풀 링 레이어 로 하여금 상기 학습 용 ROI 별 상기 학습 용 풀 링 된 특징 맵 상 의 대응 하 는 동일 한 각각 의 위치 의 상기 픽셀 각각 을 상기 학습 용 ROI 별로 컨 캐 터 네이 팅 하 도록 하 여 상기 학습 용 통합 특징 맵 을 생성 하 도록 하 며 , ( 2 ) ( 2 - 1 ) ( i ) 제 1 리 셰이핑 레이어 ( Reshaping Layer ) 로 하여금 상기 학습 용 통합 특징 맵 의 모든 채널 중 에서 각각 에 대응 되 는 H 1 개 의 채널 로 구성 된 각각 의 그룹 내 의 특징 각각 을 컨 캐 터 네이 팅 하 도록 하 여 학습 용 제 1 리 셰이핑 된 특징 맵 ( Reshaped Feature Map ) 을 생성 하 도록 하 며 , ( ii ) 1 xH 1 컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 상기 학습 용 제 1 리 셰이핑 된 특징 맵 에 대하 여 1 xH 1 컨 벌 루 션 연산 을 적용 하 도록 하 여 볼륨 ( Volume ) 이 조정 된 학습 용 제 1 조정 특징 맵 ( Adjusted Feature Map ) 을 생성 하 도록 하 고 , ( 2 - 2 ) ( i ) 제 2 리 셰이핑 레이어 로 하여금 상기 학습 용 제 1 조정 특징 맵 의 모든 채널 중 에서 각각 에 대응 되 는 H 2 개 의 채널 로 구성 된 각각 의 그룹 내 의 특징 각각 을 컨 캐 터 네이 팅 하 도록 하 여 학습 용 제 2 리 셰이핑 된 특징 맵 을 생성 하 도록 하 며 , ( ii ) 1 xH 2 컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 상기 학습 용 제 2 리 셰이핑 된 특징 맵 에 대하 여 1 xH 2 컨 벌 루 션 연산 을 적용 하 도록 하 여 볼륨 이 조정 된 학습 용 제 2 조정 특징 맵 을 생성 하 도록 하 고 , ( 3 ) ( 3 - 1 ) ( i ) 제 2 트랜스 포징 레이어 로 하여금 상기 학습 용 제 2 조정 특징 맵 을 상기 픽셀 별로 분리 하 여 상기 학습 용 ROI 별로 학습 용 픽셀 별 특징 맵 ( Pixel - Wise Feature Map ) 을 생성 하 도록 하 고 , 분류 레이어 로 하여금 상기 학습 용 ROI 별 상기 학습 용 픽셀 별 특징 맵 을 이용 하 여 상기 학습 용 ROI 각각 에 대한 학습 용 객체 정보 를 생성 하 도록 하 거나 , ( ii ) 상기 분류 레이어 로 하여금 상기 학습 용 제 2 조정 특징 맵 을 상기 픽셀 별로 분리 하 여 상기 학습 용 ROI 별로 상기 학습 용 픽셀 별 특징 맵 을 생성 하 도록 하 고 , 상기 분류 레이어 로 하여금 상기 학습 용 ROI 별 상기 학습 용 픽셀 별 특징 맵 을 이용 하 여 상기 학습 용 ROI 각각 에 대한 상기 학습 용 객체 정보 를 생성 하 도록 한 후 , ( 3 - 2 ) 로스 레이어 로 하여금 상기 학습 용 객체 정보 와 이 에 대응 되 는 GT 를 참조 하 여 적어도 하나 의 객체 로스 를 산출 하 도록 함 으로써 , 상기 객체 로스 를 백 프로 파 게 이 션 하 여 상기 1 xH 2 컨 벌 루 션 레이어 , 상기 1 xH 1 컨 벌 루 션 레이어 , 및 상기 컨 벌 루 션 레이어 중 적어도 일부 의 파라미터 를 학습 한 상태 에서 , 적어도 하나 의 테스트 이미지 가 획득 되 면 , 테스트 장치 가 , ( i ) 상기 컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 상기 테스트 이미지 상 에서 테스트 용 ROI 의 영역 을 크롭 ( Crop ) 하 고 리 사이즈 ( Resize ) 하 여 생성 된 테스트 용 ROI 이미지 각각 에 대하 여 컨 벌 루 션 연산 을 적어도 한 번 적용 하 도록 하 여 적어도 하나 의 테스트 용 객체 에 대응 되 는 적어도 하나 의 상기 테스트 용 ROI 별로 테스트 용 ROI 특징 맵 을 생성 하 도록 하 고 , ( ii ) ( ii - 1 ) 상기 풀 링 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 ROI 특징 맵 에 대하 여 풀 링 연산 을 적어도 한 번 적용 하 도록 하 여 상기 테스트 용 ROI 별로 테스트 용 풀 링 된 특징 맵 을 생성 하 도록 하 며 , 상기 제 1 트랜스 포징 레이어 ( Transposing Layer ) 로 하여금 상기 테스트 용 ROI 별 상기 테스트 용 풀 링 된 특징 맵 상 의 대응 하 는 동일 한 각각 의 위치 의 픽셀 각각 을 상기 테스트 용 ROI 별로 컨 캐 터 네이 팅 ( Concatenating ) 하 도록 하 여 테스트 용 통합 특징 맵 ( Integrated Feature Map ) 을 생성 하 도록 하 거나 , ( ii - 2 ) 상기 풀 링 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 ROI 특징 맵 에 대하 여 풀 링 연산 을 적용 하 도록 하 여 상기 테스트 용 ROI 별 상기 테스트 용 풀 링 된 특징 맵 을 생성 하 도록 하 고 , 상기 풀 링 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 ROI 별 상기 테스트 용 풀 링 된 특징 맵 상 의 대응 하 는 동일 한 각각 의 위치 의 상기 픽셀 각각 을 상기 테스트 용 ROI 별로 컨 캐 터 네이 팅 하 도록 하 여 상기 테스트 용 통합 특징 맵 을 생성 하 도록 하 는 단계 ; ( b ) 상기 테스트 장치 가 , ( b 1 ) ( i ) 상기 제 1 리 셰이핑 레이어 ( Reshaping Layer ) 로 하여금 상기 테스트 용 통합 특징 맵 의 모든 채널 중 에서 각각 에 대응 되 는 H 1 개 의 채널 로 구성 된 각각 의 그룹 내 의 특징 각각 을 컨 캐 터 네이 팅 하 도록 하 여 테스트 용 제 1 리 셰이핑 된 특징 맵 ( Reshaped Feature Map ) 을 생성 하 도록 하 며 , ( ii ) 상기 1 xH 1 컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 제 1 리 셰이핑 된 특징 맵 에 대하 여 1 xH 1 컨 벌 루 션 연산 을 적용 하 도록 하 여 볼륨 ( Volume ) 이 조정 된 테스트 용 제 1 조정 특징 맵 ( Adjusted Feature Map ) 을 생성 하 도록 하 고 , ( b 2 ) ( i ) 상기 제 2 리 셰이핑 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 제 1 조정 특징 맵 의 모든 채널 중 에서 각각 에 대응 되 는 H 2 개 의 채널 로 구성 된 각각 의 그룹 내 의 특징 각각 을 컨 캐 터 네이 팅 하 도록 하 여 테스트 용 제 2 리 셰이핑 된 특징 맵 을 생성 하 도록 하 며 , ( ii ) 상기 1 xH 2 컨 벌 루 션 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 제 2 리 셰이핑 된 특징 맵 에 대하 여 1 xH 2 컨 벌 루 션 연산 을 적용 하 도록 하 여 볼륨 이 조정 된 테스트 용 제 2 조정 특징 맵 을 생성 하 도록 하 는 단계 ; 및 ( c ) 상기 테스트 장치 가 , ( i ) 상기 제 2 트랜스 포징 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 제 2 조정 특징 맵 을 상기 픽셀 별로 분리 하 여 상기 테스트 용 ROI 별로 테스트 용 픽셀 별 특징 맵 ( Pixel - Wise Feature Map ) 을 생성 하 도록 하 고 , 상기 분류 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 ROI 별 상기 테스트 용 픽셀 별 특징 맵 을 이용 하 여 상기 테스트 용 ROI 각각 에 대한 테스트 용 객체 정보 를 생성 하 도록 하 거나 , ( ii ) 상기 분류 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 제 2 조정 특징 맵 을 상기 픽셀 별로 분리 하 여 상기 테스트 용 ROI 별로 상기 테스트 용 픽셀 별 특징 맵 을 생성 하 도록 하 고 , 상기 분류 레이어 로 하여금 상기 테스트 용 ROI 별 상기 테스트 용 픽셀 별 특징 맵 을 이용 하 여 상기 테스트 용 ROI 각각 에 대한 상기 테스트 용 객체 정보 를 생성 하 도록 하 는 단계 ; 를 포함 하 는 것 을 특징 으로 한다 .