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基于特定目标的大规模图像检索技术研究的任务书
一、任务目的
目前，随着互联网的普及，图像数据呈现出爆发式的增长，很多场景需要进行对大规模图像的快速检索。因此，本任务旨在研究基于特定目标的大规模图像检索技术，以满足实际场景中对大规模图像的快速检索需求。
二、任务内容
本任务围绕基于特定目标的大规模图像检索技术，研究以下内容：
1.大规模图像的快速检索算法研究：研究并实现以相似度排序为基础的图像检索算法，同时考虑算法的可扩展性和跨平台的通用性，以保证检索速度和精度。
2.特定目标识别技术研究：将深度学习等先进技术运用到特定目标识别的研究中，实现大规模图像检索时的目标识别和分类，提高检索的准确性和效率。
3.基础数据集的构建：收集并整理一定数量的公开数据集，包括不同场景和不同类别的图像数据集，这些数据集将作为算法设计和模型训练的基础。
4.系统实现与应用：设计并实现一个基于特定目标的大规模图像检索系统原型，并开发可视化的操作界面，具备快速检索和结果展示的功能。
三、任务要求
1.对图像处理和计算机视觉的相关技术有较深入的理解和掌握。
2.具备一定的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言，如Python等。
3.具备图像数据处理的基本能力，能够独立完成图像数据的处理和分析。
4.熟练使用常用的深度学习框架，如TensorFlow等。
5.具备独立思考和问题解决的能力，能够对研究中遇到的难点进行分析和解决。
6.具备良好的合作精神和团队协作能力，有良好的沟通能力和团队意识。
四、任务成果
本任务的主要成果包括以下内容：
1.基于特定目标的大规模图像检索技术的研究报告，报告应包括研究背景、研究目的和意义、技术路线、算法设计与实现、实验结果与分析等内容。
2.算法设计和实现代码，代码应具备可扩展性和通用性，充分考虑到不同场景和不同数据集的应用。
3.基于特定目标的大规模图像检索系统原型，系统应具备快速检索和结果展示的功能，并具备可视化的操作界面。
4.发表2-3篇论文，其中至少一篇在国际会议或期刊上发表。
五、参考文献
1.Sivic,J.,&Zisserman,A.(2003).VideoGoogle:Atextretrievalapproachtoobjectmatchinginvideos.ICCV.
2.Lowe,D.(2004).DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints.InInternationalJournalofComputerVision.
3.Meng,G.,Liu,J.,&Zhang,Q.(2017).MatchingNet:AMetricLearningApproachtoLarge-ScaleSmall-FootprintImageRetrieval.ICCV.
4.Liu,S.,Chen,J.,Li,S.,&Qi,G.J.(2016).Multi-LabelActiveAnnotation.ECCV.
5.Gordo,A.,Almazán,J.,Revaud,J.,&Larlus,D.(2016).DeepImageRetrieval:Learningglobalrepresentationsforimagesearch.ECCV.