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包装中的品牌可见性：徽标检测、显著性图预测和徽标位置分析的深度学习方法
本研究介绍了一种全面评估包装设计中品牌标志符关注度的框架，该框架包括使用 YOLOv8 进行标志符检测、使用新型显著性预测模型建模用户视觉关注度以及将标志符检测与显著性地图生成结合以提供全面的品牌关注度评分。通过比较与现有模型的标志符检测和
PDF4 months ago
面向小型 Logo 检测的跨方向任务解耦网络
本文提出了一种名为 Cross-direction Task Decoupling Network (CTDNet) 的小型 LOGO 检测算法，使用 Cross-direction Feature Pyramid (CFP) 实现横向和纵
PDFa year ago
ICME 2022 少样本 LOGO 检测前九解决方案
技术报告总结了我们在 ICME-2022 少样本学习 logo 检测比赛中使用的技术和潜在改进，要求参与者使用单个模型处理小型 Logo 实例、相似品牌和对抗性图像，限定少量注释。我们的团队在比赛的第一轮和第二轮中分别排名第 16 和第 1
PDF2 years ago
LogoDet-3K: 一个用于标志检测的大规模图像数据集
本研究介绍了最大的 3,000 个标志检测数据集和一种强大的基线方法 Logo-Yolo，它在大规模标志检测方面取得了 4％的改进，比现有数据集具有更广泛的覆盖范围和更好的品牌可见性监测和产品品牌管理功能。
PDF4 years ago
开放式标志检测挑战
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
PDF6 years ago
通过合成背景扩充数据，进行深度学习实现品牌标识检测
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
PDF8 years ago
LOGO-Net：基于深度区域卷积网络的大规模深度 Logo 检测和品牌识别
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
PDF9 years ago