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社交网络的发展和经济全球化赋予了Logo巨大的商业价值,让Logo检测有很大的应用前景.而现实情况中Logo目标在图片中往往占据很小的一部分, Logo的低分辨率导致检测性能难以进一步提升.因此本文提出了一种基于改进Faster R-CNN的Logo检测方法.该方法在Faster R-CNN框架中结合了生成对抗模型,利用网络先将分辨率较低的Logo特征映射成高分辨率的表达能力更强的特征,再送入完全连接层进行分类和回归,从而提高检测的性能.本文在公开的Logo数据集上进行了实验结果评估,结果表明了本文