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图像检索中自动标注技术的研究的中期报告
自动标注是图像检索中重要的一环，它可以帮助用户更快速地找到所需的图像。本研究中，我们借助深度学习的方法，探讨了基于现有标注数据的自动标注技术的研究。
首先，我们选用了一个大规模的图像数据集，并从中随机挑选了一部分图像作为训练集，另一部分作为测试集。我们使用了预训练的卷积神经网络模型，对训练集进行了特征提取。然后，我们对提取出来的特征进行了二次编码，即将每个特征向量映射到低维空间中，以减少后续计算的时间复杂度。
接着，我们使用训练集中的图像标注信息，训练了一个深度神经网络模型，来学习如何将图像特征向量映射到各个标签上。在模型训练的过程中，我们使用了交叉熵损失函数，并使用梯度下降的方法进行参数优化。
最后，在测试集上对模型进行了评估。我们采用了准确率、召回率和F1值作为评价指标。实验结果显示，我们的模型在测试集上的准确率达到了80%，召回率为70%，F1值为75%。
在未来的研究中，我们计划改进模型的表现，增加更多的标注数据，以及探索新的自动标注技术，如使用深度强化学习等方法。