30 research outputs found

    Improving Small Object Proposals for Company Logo Detection

    Get PDF
    Many modern approaches for object detection are two-staged pipelines. The first stage identifies regions of interest which are then classified in the second stage. Faster R-CNN is such an approach for object detection which combines both stages into a single pipeline. In this paper we apply Faster R-CNN to the task of company logo detection. Motivated by its weak performance on small object instances, we examine in detail both the proposal and the classification stage with respect to a wide range of object sizes. We investigate the influence of feature map resolution on the performance of those stages. Based on theoretical considerations, we introduce an improved scheme for generating anchor proposals and propose a modification to Faster R-CNN which leverages higher-resolution feature maps for small objects. We evaluate our approach on the FlickrLogos dataset improving the RPN performance from 0.52 to 0.71 (MABO) and the detection performance from 0.52 to 0.67 (mAP).Comment: 8 Pages, ICMR 201

    Sistem Pengenalan Botol Plastik Berdasarkan Label Merek Menggunakan Faster-RCNN

    Get PDF
    Penumpukan botol plastik saat ini sudah tidak terkendali sehingga mengakibatkan polusi pada lingkungan. Sampah botol plastik saat ini dapat ditukar dengan imbalan yang beragam. Sehingga proses sortir botol plastik dapat dilakukan untuk memilih sampah botol plastik. Pada penelitian isi dibuat sistem yang dapat menganali dan mengklasifikasi botol pastik berdasarkan label merek dengan 5 kelas berukuran sedang atau 600ml. Metode yang akan digunakan adalah teknik pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network  dengan Tensorflow dan model data Faster-RCNN. Penelitian dibagi menjadi 3 bagain yaitu pre-processing, training, dan testing. Pengujian dilakukan dengan menampilkan hasil dari proses bagian yang akan dilakukan serta menampilkan hasil akurasi. Berdasarkan dari hasil pengujian sistem dapat mengenali objek dengan baik dengan akurasi sebesar 87,12
    corecore