本研究提出一种采用深度学习进行标志识别的方法，通过 logo 区域建议和卷积神经网络进行分类，实验证实了通过人工合成数据来增加识别准确性的可行性。

Jan, 2017

本文介绍了一种利用快速区域卷积神经网络模型的自动图形标志检测系统，通过使用预处理阶段的候选窗口选择性搜索和数据增强提高标志识别率，实现了对图形标志的多重检测。实验结果表明，与手工模型以及其他特征的最新系统相比，该模型在噪声和其他转换下具有出色的性能。

Apr, 2016

本文介绍了一个大型标志图像数据库 “LOGO-Net”，用于标志检测和品牌识别任务，该数据库包括 18 个标志类别、10 个品牌和 16,043 个标志对象。作者还应用了新兴的深度学习技术进行标志检测和品牌识别任务，并利用多个最新的深度区域卷积网络技术进行物体检测任务的广泛实验。

Nov, 2015

本文提出基于深度卷积神经网络的标志识别方法，并在一项流行的标志识别数据集上的准确性方面超过已发表的最新技术水平。

Oct, 2015

本文介绍了一种基于深度强化学习的主动目标定位算法，比较了两种不同的决策过程方法：分层方法和动态方法，并进一步通过调整不同的超参数和架构变化对模型性能进行了消融研究。

Aug, 2022

本文研究了 logo 识别问题，提出了一种 few-shot 目标检测的解决方案，其中主要包括通用的 logo 检测器和 few-shot logo 识别器，通过最近邻搜索和训练三元损失函数使用代理进行分类，提出了一个新的 2000 个 logo 的产品数据集 PL2K，并在 PL2K 测试数据集上实现了 97％的召回率和 0.6 mAP，并在公开可用的 FlickrLogos-32 测试集上实现了 0.565 mAP 的最优结果。

Nov, 2018

介绍了一种更加现实和具有挑战性的 Logo 检测模式 Open Logo Detection，并提出了一种 Context Adversarial Learning 方法以解决在训练数据较少的情况下，对于新 Logo 种类的更好检测问题。实验证明，该方法在 OpenLogo 检测基准测试中表现优异。

Jul, 2018

提出了一种用于在场景中定位目标物体的主动检测模型，该模型是类特定的，并允许代理集中注意力于识别目标物体的候选区域，通过深度强化学习训练定位代理，并在 Pascal VOC 2007 数据集上评估，结果表明，使用该模型指导的代理能够在分析图像中仅仅探测 11 到 25 个区域后定位一个物体实例，并且在不使用物体提议进行物体定位的系统中取得了最佳的检测结果。

Nov, 2015

本文介绍了一种图像合成方法，能够在非受控环境中识别标志的有效性，从而避免昂贵的手动标注成本。该方法为生成合成上下文标志的训练图像设计了一种算法，提高了模型对未知背景干扰的鲁棒性，从而提高了标志识别的性能。我们还引入了一个新的标志检测数据集 TopLogo-10 进行模型性能基准测试，该数据集包含了在丰富的视觉语境中捕捉的十个最受欢迎的服装 / 可穿戴品牌名称标志。广泛的比较显示了我们提出的 SCL 模型在使用两个真实世界标志基准数据集 FlickrLogo-32 和我们的新 TopLogo-10 的标志检测方面优于现有的最新技术。

Dec, 2016

本研究提出了一种循环注意强化学习框架，通过迭代地发现一系列关注和信息区域，以及进一步预测这些区域中的标签得分，从而实现多标签图像识别。

Dec, 2017