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网站建设交流发言稿,网站是否正常,周口seo优化,抖音开放平台怎么注册零样本学习与对比训练提升Logo识别技术 Logo识别是识别特定Logo及其在图像或视频中位置的任务[citation:2]。这项技术有助于创造安全可信的购物体验#xff0c;例如识别包含冒犯性符号或企业商标的图像。 技术挑战 Logo识别面临着其他图像分类问题所没有的挑战[citation:2]例如识别包含冒犯性符号或企业商标的图像。技术挑战Logo识别面临着其他图像分类问题所没有的挑战[citation:2]类别数量庞大Logo类别数量通常比其他图像分类任务高出一个数量级。持续更新新的Logo、商标和符号在不断被创造出来。在零样本Logo识别场景下模型训练时无法接触到所有可能的Logo类型这进一步增加了难度[citation:2]。标准解决方案标准的零样本Logo识别解决方案包含两个阶段[citation:2]区域检测检测图像中所有可能包含Logo的区域。原型匹配将检测到的区域与一个不断更新的Logo原型库进行匹配。匹配过程尤其具有挑战性特别是对于与其他Logo高度相似或包含大量文本的Logo。技术创新本文研究提出了两大主要技术贡献[citation:2]1. 图文对比预训练研究表明利用图文对比预训练可以显著缓解文本密集型Logo匹配的挑战。这种预训练方法将图像的表示与其文本描述对齐使视觉嵌入模型能够隐式地识别图像中的文本。2. 改进的度量学习损失函数提出了一种改进的度量学习损失函数能够更好地区分高度相关的Logo类别。该方法通过在训练数据中挖掘困难负样本并在训练时显式地将正样本与其困难负样本配对从而促使模型学习区分文本相似的Logo[citation:2]。对比学习机制在传统的对比学习中负样本通常是随机选择的。而本文方法通过挖掘训练数据中的困难负样本来改进高度相似Logo的可分离性[citation:2]。例如“Heinz”是“Heineken”的困难负样本因为它们共享相同的前四个字母。在训练过程中系统显式地将正样本与它们的困难负样本配对以鼓励模型区分具有相似文本的Logo。实验结果在标准开源Logo识别数据集上的实验表明该方法相比现有技术取得了显著提升[citation:2]LogoDet3K测试集零样本召回率提升3.5%OpenLogo数据集提升4%FlickrLogos-47数据集提升6.5%Logos In The Wild数据集提升6.2%BelgaLogo数据集提升0.6%这些结果在五个公共Logo数据集上确立了新的最佳性能[citation:2]。实际应用基于这种方法训练的Logo嵌入模型已被应用于实际系统中[citation:2]可持续发展产品识别通过识别产品图像中的可持续性相关Logo为人工审核筛选符合条件的产品。内容审核识别包含某些被禁止内容或冒犯性符号的图像。值得注意的是该系统能够在识别出新冒犯性符号时立即采取行动而无需更新系统架构[citation:2]。技术意义这项研究展示了结合对比训练和困难负样本选择的方法能够有效解决Logo识别中的核心挑战特别是在处理文本相似Logo和零样本场景方面取得了突破性进展[citation:2]。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享