Fugu-MT 論文翻訳(概要): ICME 2022 Few-shot LOGO detection top 9 solution

論文の概要: ICME 2022 Few-shot LOGO detection top 9 solution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11462v1
Date: Thu, 23 Jun 2022 02:47:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-06-25 00:03:11.391633
Title: ICME 2022 Few-shot LOGO detection top 9 solution
Title（参考訳）: icme 2022 少数ショットのロゴ検出トップ9ソリューション
Authors: Ka Ho Tong, Ka Wai Cheung and Xiaochuan Yu
Abstract要約: ICME-2022 数発のロゴ検出競技が2022年5月に開催される。我々のチームは、それぞれ第1ラウンドと第2ラウンドで16位と11位を獲得し、最終順位は9位となった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: ICME-2022 few-shot logo detection competition is held in May, 2022. Participants are required to develop a single model to detect logos by handling tiny logo instances, similar brands, and adversarial images at the same time, with limited annotations. Our team achieved rank 16 and 11 in the first and second round of the competition respectively, with a final rank of 9th. This technical report summarized our major techniques used in this competitions, and potential improvement.
Abstract（参考訳）: ICME-2022 数発のロゴ検出競技が2022年5月に開催される。参加者は、小さなロゴインスタンス、類似のブランド、および敵対的なイメージをアノテーションで同時に扱うことで、ロゴを検出する単一のモデルを開発する必要がある。我々のチームは、それぞれ第1ラウンドと第2ラウンドで16位と11位を獲得し、最終順位は9位となった。この技術レポートでは、この競争で使用される主要なテクニックと潜在的な改善について要約しています。

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