고성능컴퓨팅(High Performance Computing; HPC) 시스템에서 다수의 이종 GPU 서버들을 이용하여 고속으로 대규모 딥러닝 모델의 학습을 수행하는 소프트웨어 기술로 많은 계산량이 필요한 딥러닝 모델 및 학습 데이터양이 많은 심층 학습 모델의 학습 시간을 다중 GPU 서버에서의 효율적 분산학습을 통해 획기적으로 감축

사람이 포함된 사진을 입력하면 상의(겉옷, 안옷), 하의, 착용한 액세서리(스카프, 모자, 신발, 가방, 선글라스)의 종류와 속성을 딥러닝 기반으로 인식 및 추출

이미지/동영상을 분석하여 사람과 사물을 인식하고 사람의 행동을 이해하기 위한 세부 기술들을 패키징한 딥러닝 기반의 영상인식 기술 - 객체 탐지 기술 : 이미지/동영상에 등장하는 객체들의 위치를 실시간으로 탐지하고 분류 - 인스턴스 세그멘테이션 기술 : 이미지/동영상 내 사물들을 인스턴스 단위로 구분하여 인식하고 픽셀 형태로 외형을 분할 - 얼굴 비식별화 기술: 영상 내 존재하는 얼굴 영역 검출 기술과 얼굴 영역을 비식별화하기 위한 후처리 기술로 구성하여 개인정보보호에 활용 - 포즈 추정 기술 : 영상에서 등장하는 사람의 관절 위치와 신뢰도 값을 추정하여 사람의 자세 인식에 활용 - 구간 분할 기술: 동영상에서 썸네일을 추출하거나 행동 이해 등을 위해 클립 단위로 영상을 쪼갤 수 있도록 동영상에서의 장면 변화 시점 탐지에 활용 - GAN을 활용한 얼굴 이미지 편집 기술 : GAN 기술을 응용하여 사용자의 간단한 입력에 반응하여 고품질의 얼굴 이미지를 자동으로 생성

인공지능 관련 모델 개발에 필요한 다양한 과정을 자동화하여 최적 성능의 모델을 개발하는 AutoML 솔루션의 주요 핵심 기능인 모델 최적화에 관한 기술