LOGO-Net：基于深度区域卷积网络的大规模深度标志检测与品牌识别
计算机视觉与模式识别
2015-11-16 v2
摘要
图像中的标志检测有许多应用，特别是用于品牌识别和知识产权保护。大多数现有的标志识别与检测研究基于小规模数据集，在探索新兴深度学习技术时不够全面。本文中，我们引入“LOGO-Net”，一个用于从真实世界产品图像中进行标志检测和品牌识别的大规模标志图像数据库。为便利研究，LOGO-Net包含两个数据集：(i)“logos-18”包含18个标志类别、10个品牌和16,043个标志对象；(ii)“logos-160”包含160个标志类别、100个品牌和130,608个标志对象。我们描述了构建如此大规模数据库的思路与挑战。本工作的另一个关键贡献是应用新兴深度学习技术于标志检测与品牌识别任务，并通过探索几种state-of-the-art深度区域卷积网络技术用于目标检测任务，进行了大量实验。LOGO-Net将在 http://logo-net.org/ 发布。
引用
@article{arxiv.1511.02462,
title = {LOGO-Net: Large-scale Deep Logo Detection and Brand Recognition with Deep Region-based Convolutional Networks},
author = {Steven C. H. Hoi and Xiongwei Wu and Hantang Liu and Yue Wu and Huiqiong Wang and Hui Xue and Qiang Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.02462},
year = {2015}
}
备注
15 pages