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基于卷积神经网络的多尺度
Logo检测
算法
针对自然场景图像中多尺度Logo的检测需求,提出了一种基于卷积神经网络的多尺度
Logo检测
算法。该算法基于两阶段目标检测的实现思路,通过构建特征金字塔并采取逐层预测的方式实现多尺度候选区域的生成,通过融合卷积神经网络中的多层特征图以增强特征的表达能力。在FlickrLogos-32数据集上的实验结果显示,相比基线方法,所提算法能够提升生成候选区域的召回率,并且在保证大中尺度 Logo 检测精度的前提下,提升小尺度Logo的检测性能,验证了所提算法的优越性。
2021-12-04 15:51:27
11.22MB
Logo检测
卷积神经网络
多尺度
区域生成网络
特征融合
1
FlickrLogos下载地址.txt
FlickrLogos全系数据资源下载链接,包括FlickrLogos_27,FlickrLogos_32,FlickrLogos_47
2021-10-19 22:32:39
246B
Logo检测
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