論文の概要: Brand Visibility in Packaging: A Deep Learning Approach for Logo
Detection, Saliency-Map Prediction, and Logo Placement Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02336v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 18:58:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 17:27:23.937540
- Title: Brand Visibility in Packaging: A Deep Learning Approach for Logo
Detection, Saliency-Map Prediction, and Logo Placement Analysis
- Title（参考訳）: パッケージングにおけるブランドの可視性: ロゴ検出、サリエンシーマップ予測、ロゴ配置分析のためのディープラーニングアプローチ
- Authors: Alireza Hosseini, Kiana Hooshanfar, Pouria Omrani, Reza Toosi, Ramin
Toosi, Zahra Ebrahimian, Mohammad Ali Akhaee
- Abstract要約: 本稿では,ブランドロゴのパッケージデザインへの注目度を測定するための包括的枠組みを提案する。
最初のステップでは、YOLOv8を活用して、著名なデータセットであるFoodLogoDet-1500とLogoDet-3Kの正確なロゴ検出を行う。
第2のステップは、パッケージングコンテキストに適した、新しい唾液度予測モデルによって、ユーザの視覚的注意をモデル化することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.046280139210501
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the highly competitive area of product marketing, the visibility of brand
logos on packaging plays a crucial role in shaping consumer perception,
directly influencing the success of the product. This paper introduces a
comprehensive framework to measure the brand logo's attention on a packaging
design. The proposed method consists of three steps. The first step leverages
YOLOv8 for precise logo detection across prominent datasets, FoodLogoDet-1500
and LogoDet-3K. The second step involves modeling the user's visual attention
with a novel saliency prediction model tailored for the packaging context. The
proposed saliency model combines the visual elements with text maps employing a
transformers-based architecture to predict user attention maps. In the third
step, by integrating logo detection with a saliency map generation, the
framework provides a comprehensive brand attention score. The effectiveness of
the proposed method is assessed module by module, ensuring a thorough
evaluation of each component. Comparing logo detection and saliency map
prediction with state-of-the-art models shows the superiority of the proposed
methods. To investigate the robustness of the proposed brand attention score,
we collected a unique dataset to examine previous psychophysical hypotheses
related to brand visibility. the results show that the brand attention score is
in line with all previous studies. Also, we introduced seven new hypotheses to
check the impact of position, orientation, presence of person, and other visual
elements on brand attention. This research marks a significant stride in the
intersection of cognitive psychology, computer vision, and marketing, paving
the way for advanced, consumer-centric packaging designs.
- Abstract（参考訳）: 製品マーケティングの競争の激しい領域では、ブランドロゴのパッケージへの表示が消費者の認識を形作る上で重要な役割を担い、製品の成功に直接影響を及ぼす。
本稿では,ブランドロゴのパッケージデザインへの注目度を測定するための包括的枠組みを提案する。
提案手法は3段階からなる。
最初のステップでは、YOLOv8を活用して、著名なデータセットであるFoodLogoDet-1500とLogoDet-3Kの正確なロゴ検出を行う。
第2のステップは、ユーザの視覚的な注意を、パッケージングコンテキスト用に調整された新しいサリエンシー予測モデルでモデル化することである。
提案モデルでは,ユーザ注意マップの予測にトランスフォーマーに基づくアーキテクチャを用いて,視覚要素とテキストマップを組み合わせる。
第3のステップでは、ロゴ検出とサリエンシーマップ生成を統合することで、包括的なブランドアテンションスコアを提供する。
提案手法の有効性をモジュール単位で評価し,各コンポーネントの徹底的な評価を保証する。
ロゴ検出と精度マップ予測を最先端モデルと比較すると,提案手法の優位性を示す。
提案するブランドアテンションスコアのロバスト性を検討するために,ブランドの可視性に関連する心理物理学的仮説を検討するために,独自のデータセットを収集した。
その結果 ブランドの注目点が 過去の研究と一致していることがわかりました。
また,ブランドに対する位置,方向,人物の存在,その他の視覚的要素の影響を確認するために,新たに7つの仮説を導入した。
この研究は認知心理学、コンピュータビジョン、マーケティングの交わりにおいて重要な進歩を示し、先進的で消費者中心の包装デザインへの道を開いた。
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