요약CNN 기반 건축물 외관 손상 인식 방법 및 장치이 개시된다. 개시된 CNN 기반 건축물 외관 손상 인식 방법은, 프로세서에 의해 구현되는 딥러닝 모델을 사용하여 입력 이미지 데이터로부터 건축물 외관 손상을 인식하는 방법으로서, 입력 이미지 데이터를 CNN 모델에 제공하여 다수의 컨볼루션 레이어의 특징을 추출하는 단계; 상기 추출된 특징을 Grad-CAM을 이용하여 시각화하는 단계; 상기 시각화된 특징에 대한 손상 정보 추출 성능을 계산하여 이를 기반으로 최적 계층을 선택하는 단계; 상기 선택된 계층을 기준으로 상기 모델의 컨볼루션 네트워크 구조를 재구성하여 경량화된 컨볼루션 네트워크를 생성하는 단계; 상기 재구성된 모델에 어텐션 메커니즘을 결합하여 시각화된 특징 정보를 강화하는 단계; 및 상기 강화된 모델을 통해 상기 건축물 외관 손상의 인식 결과를 시각적으로 제공하는 단계;를 포함한다. 이에 따르면, CNN 기반의 명확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 동시에 효율적이고 경량화된 모델 설계가 가능한 CNN 기반 건축물 외관 손상 인식 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
