TRADEMARK LOGO RECOGNITION USING YOLOv5

Abstract

Ngày nay, logo không những xem là thương hiệu gắn liền với doanh nghiệp mà còn có nhiều ý nghĩa khác. Vì vậy, nhận dạng logo là bài toán rất được quan tâm. Luận văn này sẽ trình bài một phương pháp nhận dạng logo dựa trên kiến trúc mạng học sâu sử dụng mô hình YOLOv5 (You only look once version 5). Thay vì sử dụng mô hình tiếp cận kiểu RCNN hoặc biến thể Fast RCNN, chúng tôi đã cải tiến mạng học sâu YOLO để dò tìm vùng logo đồng thời xác định được vị trí của vật thể trong ảnh mẫu đầu vào. Cải tiến chính trong YOLO là tích hợp toàn bộ quá trình phát hiện và phân loại đối tượng trong một mạng duy nhất thay vì trích xuất các tính năng và khu vực riêng biệt. Qua kết quả được thực nghiệm, chúng tôi thấy rằng phương pháp này đạt được độ chính xác cao. Hơn nữa, phương pháp đề xuất được được đánh giá đơn giản, hiệu quả và có tốc độ thực hiện nhanh, phù hợp với các hệ thống nhận dạng logo yêu cầu tính thời gian thực. Kết quả thực nghiệm trên với 4000 hình ảnh huấn luyện, nhận dạng với 4 loại nhãn hiệu khác nhau, đạt tỷ lệ huấn luyện 80% và tỷ lệ nhận dạng 70%. Chương trình chạy trên hệ điều hành Window 11 với tốc độ nhận dạng đạt 0.852ms với 1 frame ảnh trên cấu hình phần cứng xử lý với CPU Intel Core I7 2.8GHz, 8.00GB (RAM).

KT điều khiển và tự động hóa, Logo, Phát hiện đối tượng, nhận dạng đối tượng, mạng học sâu, YOLOv5, Fast RCNN