RL-LOGO：用于标志识别的深度强化学习定位

本文提出了一种新型标志图像识别方法，结合了基于强化学习的定位技术。标志识别是一项识别图像中品牌的图像分类任务。由于标志的大小和位置在不同图像中差异很大，因此需要确定其位置以进行准确识别。然而，由于没有位置坐标的标注，无法训练和推断图像中标志的位置。因此，我们提出了一种用于标志识别的深度强化学习定位方法（RL-LOGO）。它利用深度强化学习在没有位置标注的情况下识别图像中的标志区域，从而提高分类精度。与现有方法相比，我们在多个已发布的基准上展示了准确率的显著提升。具体而言，在复杂数据集 Logo-2K+ 上，我们比竞争方法实现了 18 个点的准确率提升。这证明了所提方法是现实应用中标志识别的一种有前景的方法。