摘要

近期，围绕商标识别的工业活动十分活跃，例如Ditto为营销人员提供的服务，可追踪用户生成图像中的品牌标识；以及LogoGrab推出的移动端商标识别应用程序平台。然而，在过去四年中，学术界和开源社区在商标识别领域的进展相对有限。与此同时，深度卷积神经网络（DCNNs）已彻底改变了众多物体识别应用。在本研究中，我们首次将深度卷积神经网络应用于商标识别任务。为此，我们提出了多种DCNN架构，并在主流商标识别数据集上实现了超越现有公开最优水平的识别准确率。