초록
기술 도면 분석 및 검색 문제를 다룹니다. 먼저, 디자인 특허 도면의 인식 및 검색을 위한 새로운 대규모 데이터셋인 DeepPatent을 소개합니다. 이 데이터셋은 이미지 검색을 목적으로 35만 개 이상의 디자인 특허 도면을 제공합니다. 기존 데이터셋과 달리 DeepPatent은 도면 컬렉션 내에서 세밀한 이미지 검색 관계를 제공하며, 감독을 위해 다중 도메인 간 연관성을 활용하지 않습니다. 또한 정적 이미지 검색 모델을 훈련하는 데 최선의 실천 방안을 기반으로 한 베이스라인 딥러닝 모델인 Patent-Net을 개발하였습니다. DeepPatent의 세밀한 관계에 기반하여 훈련된 Patent-Net이 다른 딥러닝 접근법 및 전통적인 컴퓨터 비전 기술적 특징 기술자(Descriptor)에 비해 뛰어난 성능을 보임을 입증하였습니다. 이 새로운 데이터셋과 벤치마크 알고리즘을 도입함으로써, 기술 도면의 분석 및 검색이 컴퓨터 비전 분야에서 여전히 열린 도전 과제임을 보여주며, 특허 도면 검색이 실제 응용 시나리오를 반영한 연구 촉진을 위한 실질적인 테스트베드가 될 수 있음을 시사합니다.