一种高效且鲁棒的标志检测方法
计算机视觉与模式识别
2021-08-03 v1
摘要
近年来，代表文学、发明、艺术作品等的知识产权（IP）逐渐引起越来越多人的关注。特别是随着电子商务的兴起，IP 不仅代表产品设计和品牌，还代表电商平台上展示的图像/视频。不幸的是，一些攻击者采用对抗性方法来欺骗训练良好的标志检测模型以进行侵权。为克服该问题，本文提出一种基于“看两次与想两次”机制的新型标志检测器，用于鲁棒的标志检测。所提出的检测器不同于其他主流检测器，能够有效检测小物体、长尾物体，并对对抗图像具有鲁棒性。具体而言，我们将 detectoRS 算法扩展为带有均衡损失函数、多尺度变换和对抗数据增强的级联结构。一系列实验结果表明，所提出的方法能有效提升检测模型的鲁棒性。此外，我们将所提出的方法应用于由阿里巴巴在天池平台上组织的 ACM MM2021 鲁棒标志检测竞赛，并在 36489 支队伍中获得前 2 名。代码见 https://github.com/jiaxiaojunQAQ/Robust-Logo-Detection。
引用
@article{arxiv.2108.00422,
title = {An Effective and Robust Detector for Logo Detection},
author = {Xiaojun Jia and Huanqian Yan and Yonglin Wu and Xingxing Wei and Xiaochun Cao and Yong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.00422},
year = {2021}
}
备注
5 pages