Abstract-existing logotype detektionsmetoder vanligtvis överväga ett litet antal logotypklasser och begränsade bilder per klass med ett starkt antagande om att kräva tråkiga objekt avgränsande box annoteringar, därför inte skalbara till verkliga dynamiska applikationer. I detta arbete tar vi itu med dessa utmaningar genom att utforska principen om nätbaserad datainlärning utan att det behövs en uttömmande manuell märkning. Särskilt föreslår vi en ny inkrementell inlärningsmetod, scalable logo Self-co-Learning (SL 2 ), som automatiskt kan upptäcka informativa utbildningsbilder från bullriga webbdata för att gradvis förbättra modellkapaciteten på ett modellöverskridande co-learning sätt. Dessutom introducerar vi en mycket stor (2 190 757 bilder av 194 logotypklasser) logotyp dataset "WebLogo-2M" med en automatisk webb datainsamling och bearbetningsmetod. Omfattande jämförande utvärderingar visar att den föreslagna SL 2-metoden är överlägsen de senaste starkt och svagt övervakade detekteringsmodellerna och moderna metoder för att lära sig webbaserade data.
I REF föreslogs en inkrementell inlärningsmetod som upptäcker informativa utbildningsbilder från bullriga webbdata för att förbättra prestandan.
Scalable Deep Learning Logo Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}