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基于多标签学习的图像语义自动标注研究的任务书
一、任务背景
图像语义自动标注是图像处理领域中的一种热门研究方向，它指的是通过计算机智能技术，自动地对一张图像中的相关内容进行标注，为图像的管理和检索提供便利。传统方法往往需要人工标注，耗费时间、人力。而基于多标签学习的方法可以大大提高标注效率，实现自动化、智能化标注，有着广阔的应用前景，例如图像检索、图像分类、人脸识别等领域。
二、任务目的
本次研究任务的主要目的是：通过构建基于多标签学习的图像语义自动标注模型，提高图像标注的效率和准确度。
三、任务内容
1.调研
调研图像语义自动标注的相关研究进展和应用场景，了解多标签学习的理论基础和相关算法。
2.数据集构建
选取符合本次任务需求的图像数据集，并进行数据预处理，如图像增强、图像尺寸调整等。
3.特征提取
基于选定的图像数据集，提取出每一张图像的特征向量，并作为模型的输入。
4.模型选择
根据数据集和任务要求，选择合适的基于多标签学习的模型，如多标签支持向量机(ML-SVM)、多标签朴素贝叶斯(ML-NB)、多标签k近邻(ML-KNN)、卷积神经网络(CNN)等。
5.模型训练
采用所选定的模型进行训练，并对训练过程中的超参数进行优化，如学习率、正则化系数等。
6.模型评估
使用划分好的测试集对训练好的模型进行评估，评价指标包括准确率、召回率、F1值等。
7.模型应用
将训练好的模型应用于实际场景中，例如对图片进行自动标注、图片检索等。
四、任务要求
1.语言要求：使用Python或者MATLAB进行实现。
2.数据集要求：选取公开的、经典的图像数据集，如ImageNet、COCO等。
3.论文要求：撰写不少于1500字的论文，采用IEEETransactionsonImageProcessing(TIP)等权威期刊格式，结合代码和实验数据，详细说明模型的设计过程、实验结果和分析。
五、任务重点
1.数据预处理：需要合理处理选定的数据集，以便提高模型精度。
2.特征提取：特征的选择和提取对模型性能具有重要影响，需要进行合理选择。
3.模型选择：根据数据集和任务要求进行选择，理解各模型的特点和适用范围。
4.模型训练：训练过程需要记录各项指标，以便模型优化和参数调整。
5.模型评估：对模型评估的合理性和准确性进行验证，确保模型在实际场景中的可用性。
六、参考文献
1.Li,T.,Wei,R.,Zhang,D.(2019).Learningsemanticfeaturesfrommulti-labelnoisydata.PatternRecognition,85,1-15.
2.Niu,L.,Xu,Y.,Wang,H.,Ma,H.(2019).Multi-labeldeepmetriclearningwithmissinglabels.PatternRecognition,85,340-354.
3.Zhang,L.,Yu,J.,Cui,W.,Wang,Y.(2021).ADeepMultilabelImageClassificationMethodBasedonLabelEmbeddingwithBatchSampling.IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,70,1-10.
4.Wang,X.,You,Y.,Xu,J.,Feng,X.(2017).Multi-labellearningwithincompletelabelinformation.Neurocomputing,234,78-85.