Deep Hierarchical Representation from Classifying Logo-405
المؤلفون المشاركون
Jia, Weikuan
Zhou, Shangbo
Hou, Sujuan
Zheng, Yuanjie
Lin, Jianwei
Qin, Maoling
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We introduce a logo classification mechanism which combines a series of deep representations obtained by fine-tuning convolutional neural network (CNN) architectures and traditional pattern recognition algorithms.
In order to evaluate the proposed mechanism, we build a middle-scale logo dataset (named Logo-405) and treat it as a benchmark for logo related research.
Our experiments are carried out on both the Logo-405 dataset and the publicly available FlickrLogos-32 dataset.
The experimental results demonstrate that the proposed mechanism outperforms two popular ways used for logo classification, including the strategies that integrate hand-crafted features and traditional pattern recognition algorithms and the models which employ deep CNNs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hou, Sujuan& Lin, Jianwei& Zhou, Shangbo& Qin, Maoling& Jia, Weikuan& Zheng, Yuanjie. 2017. Deep Hierarchical Representation from Classifying Logo-405. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142687
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hou, Sujuan…[et al.]. Deep Hierarchical Representation from Classifying Logo-405. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142687
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hou, Sujuan& Lin, Jianwei& Zhou, Shangbo& Qin, Maoling& Jia, Weikuan& Zheng, Yuanjie. Deep Hierarchical Representation from Classifying Logo-405. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142687
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142687
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر