RL-LOGO: Deep Reinforcement Learning Localization for Logo Recognition

📄 arXiv: 2312.16792v1 📥 PDF

作者: Masato Fujitake

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.NE

发布日期: 2023-12-28

备注: Accepted to ICASSP 2024

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的RL-LOGO方法，用于无标注Logo图像的定位与识别。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: Logo识别 深度强化学习 目标定位 图像分类 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有Logo识别方法难以处理Logo在图像中大小和位置变化大的问题，缺乏位置标注使得模型难以学习Logo的位置信息。
  2. RL-LOGO方法利用深度强化学习，通过与环境交互学习定位Logo区域，无需人工标注位置信息，实现端到端的Logo识别。
  3. 实验结果表明，RL-LOGO在多个基准数据集上显著优于现有方法，尤其在复杂的Logo-2K+数据集上提升了18个百分点。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的Logo图像识别方法，该方法结合了基于强化学习的定位技术。Logo识别是一项图像分类任务，旨在识别图像中的品牌。由于Logo的大小和位置在不同图像中差异很大，因此需要确定其位置才能进行准确识别。然而，由于没有位置坐标的标注，因此无法训练和推断图像中Logo的位置。因此，我们提出了一种用于Logo识别的深度强化学习定位方法（RL-LOGO）。它利用深度强化学习来识别图像中的Logo区域，而无需位置标注，从而提高分类精度。在几个已发布的基准测试中，我们证明了与现有方法相比，精度有了显着提高。具体来说，在复杂的Logo-2K+数据集上，我们比竞争方法提高了18个百分点的精度。这表明所提出的方法是Logo识别在实际应用中很有前途的方法。

🔬 方法详解

问题定义：Logo识别任务旨在识别图像中的品牌，但Logo在图像中的大小和位置变化很大，这给准确识别带来了挑战。现有的图像分类方法通常难以有效处理这种变化。此外，缺乏Logo位置的标注信息，使得有监督学习方法难以直接应用于Logo定位。

核心思路：本文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）来学习Logo在图像中的位置。通过将Logo识别任务建模为一个强化学习问题，智能体（Agent）可以通过与图像环境交互，学习到最佳的Logo定位策略。这种方法无需人工标注Logo的位置信息，可以实现端到端的Logo识别。

技术框架：RL-LOGO方法包含一个强化学习智能体和一个图像分类器。智能体通过在图像中执行动作（例如，移动或调整搜索框的大小）来定位Logo区域。智能体的目标是最大化奖励，奖励与分类器对搜索框内图像的分类置信度相关。整个框架通过迭代训练，智能体学习到最佳的Logo定位策略，同时分类器也得到优化。

关键创新：RL-LOGO的关键创新在于将深度强化学习应用于Logo定位任务，从而避免了对Logo位置标注的依赖。通过设计合适的奖励函数，智能体可以自主学习到有效的Logo定位策略。这种方法可以有效地处理Logo在图像中大小和位置变化大的问题，提高Logo识别的准确率。

关键设计：RL-LOGO的关键设计包括：1) 状态表示：智能体的状态包括当前搜索框的位置和大小，以及搜索框内的图像特征。2) 动作空间：智能体的动作包括移动搜索框、调整搜索框大小等。3) 奖励函数：奖励函数与分类器对搜索框内图像的分类置信度相关，鼓励智能体定位到包含Logo的区域。4) 网络结构：智能体使用深度神经网络来学习策略，分类器也使用深度神经网络进行图像分类。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

RL-LOGO方法在多个公开的Logo识别基准数据集上取得了显著的性能提升。特别是在复杂的Logo-2K+数据集上，RL-LOGO方法比现有方法提高了18个百分点的精度。实验结果表明，RL-LOGO方法可以有效地处理Logo在图像中大小和位置变化大的问题，具有很强的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

RL-LOGO方法具有广泛的应用前景，例如品牌监控、广告分析、图像搜索等。它可以应用于各种场景，例如社交媒体、电子商务平台、视频监控等。该方法无需人工标注，可以降低数据标注成本，提高Logo识别的效率和准确率。未来，该方法可以进一步扩展到其他目标检测和识别任务中。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a novel logo image recognition approach incorporating a localization technique based on reinforcement learning. Logo recognition is an image classification task identifying a brand in an image. As the size and position of a logo vary widely from image to image, it is necessary to determine its position for accurate recognition. However, because there is no annotation for the position coordinates, it is impossible to train and infer the location of the logo in the image. Therefore, we propose a deep reinforcement learning localization method for logo recognition (RL-LOGO). It utilizes deep reinforcement learning to identify a logo region in images without annotations of the positions, thereby improving classification accuracy. We demonstrated a significant improvement in accuracy compared with existing methods in several published benchmarks. Specifically, we achieved an 18-point accuracy improvement over competitive methods on the complex dataset Logo-2K+. This demonstrates that the proposed method is a promising approach to logo recognition in real-world applications.