【技术实现步骤摘要】
一种神经网络系统及其操作方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2019年12月9日向韩国知识产权局递交的韩国专利申请No.10-2019-0162881的优先权，其公开内容通过整体引用并入本文中。
[0003]示例实施例涉及一种神经网络系统及其操作方法，并且更具体地，涉及其中以对象为单位执行针对包括在图像中的候选对象的数据处理的神经网络系统及其操作方法。
技术介绍
[0004]人工神经网络(ANN)指的是使用生物大脑作为模型的计算架构。可以基于ANN来实现深度学习、机器学习等。由于最近要使用ANN处理的计算量迅速增加，因此需要使用ANN有效地执行计算处理。
技术实现思路
[0005]一个或多个示例实施例提供了一种神经网络系统及其操作方法，其中该神经网络系统基于多个候选对象的元数据来设置包括在图像中的多个候选对象的处理顺序，根据所设置的顺序针对多个对象执行对象识别，并且以对象为单位执行与对象识别结果相对应的任务。因此，可以防止由连续的对象识别操作而引起的瓶颈现象，可以针对...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种神经网络系统，包括：处理器，被配置为检测包括在第一图像中的多个候选对象，基于所述第一图像来生成与所述多个候选对象相对应的元数据，并且基于所述元数据来设置所述多个候选对象的数据处理顺序；以及至少一个资源，被配置为针对所述多个候选对象执行数据处理，其中，所述处理器还被配置为根据所述多个候选对象的所设置的数据处理顺序将与所述多个候选对象的数据处理有关的多条信息顺序地提供给所述至少一个资源，以及其中，所述至少一个资源还被配置为根据接收与所述多个候选对象中的每一个候选对象的数据处理有关的信息的顺序针对所述多个候选对象顺序地执行数据处理。2.根据权利要求1所述的神经网络系统，其中，所述至少一个资源还被配置为：针对所述多个候选对象中的第一顺序的第一候选对象执行第一对象识别，并且执行与所述第一对象识别的结果相对应的第一任务；以及基于完成所述第一任务，针对所述多个候选对象中的所述第一顺序的下一顺序的第二候选对象执行第二对象识别，并且执行与所述第二对象识别的结果相对应的第二任务。3.根据权利要求2所述的神经网络系统，其中，所述处理器还被配置为确定所述第一图像的多个感兴趣的区域RoI并将所述多个RoI检测为所述多个候选对象。4.根据权利要求1所述的神经网络系统，其中，所述处理器还被配置为：基于所述元数据根据一个或多个准则来获得所述多个候选对象的得分，并且通过使用所获得的得分来设置所述多个候选对象的所述数据处理顺序。5.根据权利要求4所述的神经网络系统，其中，所述处理器还被配置为根据所述多个候选对象的得分值的大小来设置所述多个候选对象的所述数据处理顺序。6.根据权利要求4所述的神经网络系统，其中，所述处理器还被配置为：识别得分值大于第一阈值的候选对象，并且立即将与所述候选对象的数据处理有关的信息提供给所述至少一个资源。7.根据权利要求4所述的神经网络系统，其中，所述处理器还被配置为：识别得分值小于第二阈值的候选对象，并且不设置所识别出的候选对象的数据处理顺序。8.根据权利要求1所述的神经网络系统，其中，所述元数据包括下项中的至少一项的信息：所述多个候选对象中的每一个候选对象的尺寸、在所述第一图像中的位置、左上坐标、右下坐标、距预设坐标的距离、或深度。9.根据权利要求1所述的神经网络系统，其中，所述处理器还被配置为进一步基于包括在作为所述第一图像的前一帧的第二图像中的所述多个候选对象的元数据来设置所述多个候选对象的数据处理顺序。10.根据权利要求1所述的神经网络系统，其中，所述至少一个资源包括多个资源，以及其中，所述处理器还被配置为：基于与多个候选对象相对应的元数据将所述多个候选对象与所述多个资源进行匹配，并且基于匹配结果将与所述多个候选对象的数据处理有关的多条信息分别提供给所述多个资源。11.根据权利要求10所述的神经网络系统，其中，所述处理器还被配置为：识别所述多个资源的操作状态，并且进一步基于所识别出的操作状态将所述多个候选对象与所述...
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