大规模开集深度 Logo 检测
计算机视觉与模式识别
2022-03-15 v4
摘要
我们提出了一种开集 Logo 检测（OSLD）系统，它可以在无需重新训练的情况下检测（定位并识别）任意数量的未见 Logo 类别；它仅需要每个 Logo 类别的一小组规范 Logo 图像。我们使用两阶段方法实现这一点：（1）通用 Logo 检测以检测图像中的候选 Logo 区域。（2）Logo 匹配，将检测到的 Logo 区域与一组规范 Logo 图像进行匹配以识别它们。我们构建了一个包含 12.1k 个 Logo 类别的开集 Logo 检测数据集，并发布以供研究使用。我们在我们的数据集和标准的 Flickr-32 Logo 数据集上展示了 OSLD 的有效性，以较大优势优于最先进的开集和闭集 Logo 检测方法。OSLD 可扩展到数百万个 Logo 类别。
引用
@article{arxiv.1911.07440,
title = {Large Scale Open-Set Deep Logo Detection},
author = {Muhammet Bastan and Hao-Yu Wu and Tian Cao and Bhargava Kota and Mehmet Tek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07440},
year = {2022}
}
备注
Open Set Logo Detection (OSLD) dataset available at https://github.com/mubastan/osld