面向Logo检测的带引导锚定的判别语义特征金字塔网络
计算机视觉与模式识别
2023-01-09 v2
摘要
近年来，因在多媒体领域的广泛应用（如知识产权保护、产品品牌管理以及Logo时长监测），Logo检测受到越来越多的关注。不同于通用目标检测，Logo检测是一项具有挑战性的任务，尤其在真实场景中的小Logo目标与大长宽比Logo目标上。本文提出一种新方法，称为带引导锚定的判别语义特征金字塔网络（Discriminative Semantic Feature Pyramid Network with Guided Anchoring, DSFP-GA），其可通过聚合语义信息并生成不同长宽比的锚框来解决这些挑战。更具体地，我们的方法主要由判别语义特征金字塔（DSFP）与引导锚定（GA）组成。考虑到用于检测小Logo目标的低层特征图缺乏语义信息，我们提出 DSFP，其能丰富低层特征图更具判别性的语义特征，并在小Logo目标上取得更好性能。此外，预设锚框对检测大长宽比Logo目标效率较低。因此我们将 GA 集成至方法中以生成大长宽比锚框来缓解该问题。在四个基准上的大量实验结果证明了我们所提 DSFP-GA 的有效性。此外，我们进一步进行视觉分析与消融实验以阐明该方法在检测小与大长宽比Logo目标上的优势。代码与模型见 https://github.com/Zhangbaisong/DSFP-GA。
引用
@article{arxiv.2108.13775,
title = {Discriminative Semantic Feature Pyramid Network with Guided Anchoring for Logo Detection},
author = {Baisong Zhang and Weiqing Min and Jing Wang and Sujuan Hou and Qiang Hou and Yuanjie Zheng and Shuqiang Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13775},
year = {2023}
}
备注
We are very sorry that the result of the whole experiment is wrong because of the wrong derivation of Equation 3, and we would like to withdraw the manuscript to stop the propagation of the mistake