以前、ナンバープレート認識モデルを参考にして、ロゴ認識CNNを作りました。
前回のモデルは独自モデルだったのと、物体候補領域はSelective Searchで実行していたため計算時間が大きかったので、one stageで標準的なモデルを使用するように変更してみました。
Tensorflow Object Detection APIにあるSSDモデルで、Flickr Logos 27 datasetを学習してみたところ、割と簡単にロゴ検出ができました。
検出した結果を見ると、誤検出はない一方で、未検出が結構多い印象です。領域サイズが小さかったり、向きや傾きが大きい場合に未検出が増えている様子なので、Data augmentationを見直すなどは必要になる感じですね。
