I detta dokument föreslår vi en metod för att identifiera logotyper med hjälp av djupt lärande. Vårt erkännande rörledning består av en logotyp region förslag följt av en Convolutional Neural Network (CNN) som är särskilt utbildad för logotyp klassificering, även om de inte är exakt lokaliserad. Experiment utförs på FlickrLogos-32 databas, och vi utvärderar effekten på igenkänning prestanda syntetiska kontra verkliga data förstärkning, och bild förbehandling. Dessutom undersöker vi systematiskt fördelarna med olika träningsval såsom klassbalansering, provviktning och explicit modellering av bakgrundsklassen (dvs. Inga logoregioner). Experimentella resultat bekräftar genomförbarheten av den föreslagna metoden, som överträffar metoderna i den senaste tekniken.
Mycket nyligen, Bianco et al. REF föreslog en djuplärande pipeline som undersökte fördelarna med olika utbildningsval såsom klassbalansering, dataförstärkning, kontrastnormalisering, provviktning och explicit modellering av bakgrundsklass.
Deep Learning for Logo Recognition
{'venue': 'Neurocomputing 245, 23-30 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}