本稿では、深層学習を用いたロゴ認識のための手法を提案する。本研究の認識パイプラインは、ロゴ領域の提案と、その領域を対象とした特定の分類タスクに最適化された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）から構成されている。このアプローチは、ロゴの位置が正確でない場合でも、その分類を可能にする。実験はFlickrLogos-32データベースを用いて実施され、合成データと実データの増強手法、および画像前処理が認識性能に与える影響を評価した。さらに、クラスバランスの調整、サンプル重み付け、および背景クラス（つまり、ロゴが存在しない領域）を明示的にモデル化するといった、異なる学習戦略の有効性について体系的に検証した。実験結果により、提案手法の有効性が確認され、従来の最先端手法を上回る性能を達成したことが示された。