개시된 실시예는 각각 시멘틱 분할을 수행하는 소스 신경망과 타겟 신경망에 소스 도메인의 소스 영상과 타겟 도메인의 타겟 영상을 입력하여 소스 특징맵과 타겟 특징맵을 획득하고, 상기 소스 특징맵과 상기 타겟 특징맵 각각의 소스 픽셀 특징과 타겟 픽셀 특징을 클래스에 따라 구분하여 클래스별 대표 특징을 나타내는 소스 프로토타입과 타겟 프로토타입을 획득하며, 상기 소스 프로토타입과 상기 타겟 픽셀 특징 사이의 유사도에 따른 포워드 대조 손실과 상기 타겟 프로토타입과 상기 소스 픽셀 특징 사이의 유사도에 따른 백워드 대조 손실을 계산하여 획득되는 양방향 대조 손실을 역전파하여, 합성 데이터셋으로도 실제 영상과 같은 시멘틱 분할 성능을 갖도록 학습시킬 수 있는 시멘틱 분할 학습 장치 및 방법을 제공한다.