公开(公告)号：CN116824563A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310217394.5

申请日：2023-03-03

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 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

IPC: G06V20/62 ,  G06V30/19 ,  G06V30/146 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096

Abstract: 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。