Cải tiến kiến trúc mạng Yolo cho bài toán nhận dạng Logo

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Đỗ Năng Toàn, Lê Đình Nghiệp, Phạm Thu Hà, Phạm Việt Bình, Trần Văn Huy

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại: 510 Mathematics

Thông tin xuất bản: Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 2019

Mô tả vật lý: 199-205

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 412675

Ngày nay, logo không những được xem là thương hiệu gắn liền với doanh nghiệp mà còn có nhiều ý nghĩa khác. Vì vậy, nhận dạng logo là bài toán rất được quan tâm. Bài báo này trình bày một phương pháp nhận dạng logo dựa trên kiến trúc mạng học sâu. Thay vì sử dụng tiếp cận kiểu RCNN hoặc biến thể FRCNN, chúng tôi đã cải tiến mạng học sâu Yolo để dò tìm vùng logo đồng thời với nhận dạng logo trong ảnh mầu đầu vào. Kết quả thực nghiệm với mẫu tập flickrlogo47 cho thấy phương pháp đề xuất đạt được độ chính xác cao. Hơn nữa, phương pháp đề xuất đơn giản, hiệu quả và có thời gian thực hiện nhanh, phù hợp với các hệ thống nhận dạng logo yêu cầu tính thời gian thực., Tóm tắt tiếng anh, Today, logos not only are considered trademarks associated with businesses, but also have others meaningfull. Therefore, logo identification is a very important problem in image processing. This article presents a method of identifying logos in real time with a deep learning network architecture. Instead of using an RCNN type approach or FRCNN variant, we custumized Yolo algorithm to detect the logo area simultaneously with the logo identification in the input color image. Experimental results with popular logo dataset flickrlogos-47, show that the proposed method achieves high accuracy. Furthermore, the proposed method is simple, effective and has a fast execution time, in accordance with the logo recognition system that requires real-time computing.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH