[发明专利]一种基于区域卷积神经网络模型的品牌Logo检测与识别方法在审
申请号: | 201810479069.5 | 申请日: | 2018-05-17 |
公开(公告)号: | CN108647682A | 公开(公告)日: | 2018-10-12 |
发明(设计)人: | 屈鸿;刘永胜;张书洲;季江舟;贺强;张亦洲;郝雪洁 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32;G06K9/62 |
代理公司: | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人: | 徐金琼 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于区域卷积神经网络模型的品牌Logo检测与识别方法,方法步骤如下:步骤1、进行原始数据集扩充,得到规模达到进行区域卷积神经网络模型训练要求的扩充的数据集;步骤2、利用扩充后的数据集对区域卷积神经网络模型进行训练;步骤3、基于区域卷积神经网络对输入图像进行Logo检测与识别。本发明进行原始数据集扩充、深度学习网络模型训练、基于区域卷积神经网络的Logo检测与识别,实现了复杂背景下多种Logo的检测与识别。 | ||
搜索关键词: | 卷积神经网络 检测 原始数据集 数据集 品牌 复杂背景 模型训练 输入图像 网络模型 学习 | ||
【主权项】:
1.一种基于区域卷积神经网络的品牌Logo检测与识别方法,其特征在于:方法步骤如下:步骤1、进行原始数据集扩充,得到规模达到进行区域卷积神经网络模型训练要求的扩充的数据集;步骤2、利用扩充后的数据集对区域卷积神经网络模型进行训练;步骤3、基于区域卷积神经网络模型对输入图像进行Logo检测与识别。
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