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基于内容的衣服图像检索系统研究与实现的任务书
任务背景：
随着时尚行业的快速发展，人们对于服装的需求越来越高，尤其是对于每个人身形不同的情况下，如何选择一件最适合自己的衣服成为了一个重要的问题。传统的购物方式需要去实体店试穿，时间成本高且效率低下。因此，开发一款基于内容的衣服图像检索系统，可以帮助用户通过输入图片检索到相似的服装信息，大大提升了购物的效率和准确性。
任务目标：
本任务旨在开发一款基于内容的衣服图像检索系统，实现以下功能：
1.支持用户上传图片进行检索，检索结果应包含颜色、款式、品牌等相关信息；
2.支持用户对检索结果进行排序、筛选，提供更加个性化的商品推荐；
3.实现模型的快速检索和高准确性。
任务步骤：
1.数据集搜集和处理。搜集并处理一批衣服图像数据集，为模型的训练与评估提供数据支持；
2.模型设计与实现。利用深度学习模型，设计和实现一个基于内容的衣服图像检索系统，包含图像预处理、图像特征提取和相似度计算等流程；
3.软件系统的实现。搭建衣服图像检索系统的软件平台，并设计美观的界面；
4.系统测试与评估。测试和评估表现，优化模型设计，提高检索准确性和效率；
任务成果：
1.搜集整理一批适合衣服图像检索的数据集；
2.实现功能齐全的基于内容的衣服图像检索系统，并提供相应的API接口；
3.提供详细的系统设计文档，包含模型设计、软件架构设计以及接口设计等信息；
4.提供高效的代码实现和稳定的运行环境。
任务考核：
1.数据集搜集和处理的完整程度；
2.模型设计和实现的准确性与效率；
3.软件系统实现的完整性和易用性；
4.总体综合效果和系统评价。
任务资源和要求：
1.硬件需求：具备一台至少8核16GB内存的服务器；
2.软件环境：Python、Django、PyTorch等深度学习框架；
3.数据及相关资源：衣服图像数据集、相关API接口供参考。
任务时间规划：
本次任务周期为3个月。
第1个月：数据集的搜集和处理、模型设计和实现的初步完成；
第2个月：软件系统的初步实现及测试；
第3个月：系统优化和完善，任务报告和总结撰写。
任务实施团队：
本任务需要由1~2名具有深度学习和软件开发经验的成员共同完成，其中一名成员需要具备一定的Python开发能力和Web开发经验。对人员的基本要求为性格热情、工作认真负责、有团队合作精神。