競争が激しい製品マーケティング領域で、パッケージ上のブランドロゴの可視性は消費者認識に重要な影響を与え、製品の成功に直結します。この論文では、パッケージデザイン上でブランドロゴへの注意を測定する包括的なフレームワークが紹介されています。提案された方法は、3つのステップから構成されており、YOLOv8を使用して正確なロゴ検出を行い、新しいサリエンシーモデルを使用してユーザーの視覚的注意をモデリングし、ロゴ検出とサリエンシーマップ生成を組み合わせることで包括的なブランド注目スコアを提供します。提案された方法は既存の最先端モデルと比較してロゴ検出とサリエンシーマップ予測が優れていることが示されています。また、新しい仮説も導入され、位置や向き、人物の存在などがブランド注目度に与える影響を調査しています。
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