[发明专利]一种基于YOLO-EES网络的商标检测与分类方法在审
| 申请号： | 202310217394.5 | 申请日： | 2023-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN116824563A | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 缪春沅;王修晖;彭飞荣;马祥;王乐;徐新胜;杨小兵;周永霞;何灵敏;黄杰 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/19;G06V30/146;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/096 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于YOLO‑EES网络的商标检测与分类方法，其包括如下步骤：首先自定义数据集，从公开的商标数据集中手动筛选了15494张商标图片，对其进行人工标注；其次采用基于YOLO‑EES网络的深度学习的方法，针对商标背景复杂、商标设计多样、商标数量庞大等问题，提出全新的加强空间金字塔池化模块(ESPP),并在这个模块中构建了一种新的混合注意力机制(HAM)，保留更多细节信息、强化更加重要的信息；接着搭建了一种新的加强自适应自注意模块(ESAM)，通过自适应特征融合，减少上下文信息的丢失；最后使用SIoU损失函数替换原有的CIoU损失函数，提高边界框的回归精度，减少漏检和误检的情况。本发明能够有效地提高复杂环境的商标图像检测精度，具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolo ees 网络 商标 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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