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基于内容的图像检索和视频标注的任务书
任务书
任务：基于内容的图像检索和视频标注
概述：传统的图像检索和视频标注主要依靠手工标注和手动检索方法，这种方法通常需要大量的时间，人力和专业知识，给图像和视频的存储、检索和分析带来了挑战。为了解决这一问题，近年来出现了一种基于内容的图像检索和视频标注方法，这种方法使用计算机视觉和机器学习算法，通过自动提取图像和视频的特征，进行快速而准确的检索和标注。
目标：本任务旨在让参与者了解和掌握基于内容的图像检索和视频标注方法，掌握图像和视频特征提取方法，学会使用机器学习算法和深度学习模型进行图像检索和视频标注。
要求：
1.学习基于内容的图像检索和视频标注的原理和方法，了解常用的特征提取方法和机器学习算法。
2.设计并实现基于内容的图像检索和视频标注系统，实现以下功能：
-图像检索：输入一张图片，输出与之相似的图片列表，按照相似度从大到小排序。
-视频标注：对输入的视频进行分段，每一段标注对应的主题和场景，例如“运动场”、“海滩”、“城市街景”等。
3.评估系统性能：对系统进行准确性、响应速度等方面的评估，分析系统的优劣点和改进方向。
4.撰写报告：撰写关于基于内容的图像检索和视频标注的技术报告，包含系统架构、实现细节和性能评估等。
工具和素材：
1.Pyhton编程语言和相关的深度学习框架如Tensorflow,PyTorch等。
2.开源图像和视频数据集，如ImageNet,COCO,Kinetics等。
3.相关的学术论文和参考文献。
参考论文：
1.Sivic,J.,&Zisserman,A.(2003).VideoGoogle:atextretrievalapproachtoobjectmatchinginvideos.InProceedingsNinthIEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV'03)(pp.1470-1477).IEEE.
2.Simonyan,K.,&Zisserman,A.(2014).Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.568-576).
3.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.580-587).
4.He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2015).Deepresiduallearningforimagerecognition.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.770-778).
时间安排：
本任务为期4周，具体时间安排如下：
第1周：学习基于内容的图像检索和视频标注的原理和方法，了解常用的特征提取方法和机器学习算法。
第2～3周：设计并实现基于内容的图像检索和视频标注系统，实现系统功能。
第4周：评估系统性能，撰写关于基于内容的图像检索和视频标注的技术报告。
参考资料：
1.Sivic,J.,&Zisserman,A.(2003).VideoGoogle:atextretrievalapproachtoobjectmatchinginvideos.InProceedingsNinthIEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV'03)(pp.1470-1477).IEEE.
2.Simonyan,K.,&Zisserman,A.(2014).Two-streamconvolutionalnetworksforactionrecognitioninvideos.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.568-576).
3.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceonc