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基于深度学习的图像块相似度研究及应用的任务书
任务书
任务名称：基于深度学习的图像块相似度研究及应用
任务背景：图像相似度计算是图像识别、图像检索等领域中的重要问题，然而传统的图像相似度计算方法仅能处理比较简单的图像，面对大规模、高维度的图像数据时效率低下。深度学习在图像处理领域有着广泛应用，本文旨在研究基于深度学习的图像块相似度计算方法，并将其应用于实际场景中。
研究内容：本文研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深度学习基础理论：学习深度学习的基本概念和理论知识，如神经网络模型、卷积神经网络（CNN）、自编码器（AE）等。
2.图像特征提取：探究图像特征提取方法，深入理解CNN对于图像的抽象能力和特征提取能力，比较不同的特征提取算法的优劣。
3.图像块相似度计算：研究基于深度学习的图像块相似度计算方法，建立相似度计算理论模型，分析不同的计算方法的适用场景和基本原理。
4.实际应用：将所研究的图像块相似度计算方法应用于实际场景中，以医学图像检索为例，比较传统检索方法和基于深度学习的方法的效果和优劣。
5.结果分析和总结：对研究结果进行总结和分析，并对不足之处进行改进和完善，针对研究内容和方法提出建议和展望。
工作计划：
1.第一周：学习深度学习的基本概念和理论知识。
2.第二周：深入理解CNN对于图像的抽象能力和特征提取能力，研究深度学习中的图像特征提取方法。
3.第三周：学习关于图像相似度计算的基本理论和方法并进行评估。
4.第四周：研究基于深度学习的图像块相似度计算方法，建立相似度计算理论模型。
5.第五周-第六周：将所研究的图像块相似度计算方法应用于实际场景中，以医学图像检索为例，比较传统检索方法和基于深度学习的方法的效果和优劣。
6.第七周：完成结果分析和总结，对不足之处进行改进和完善。
7.第八周：论文撰写，进行最后的修改和完善。
任务要求：本文要求在深入研究基于深度学习的图像块相似度研究基础上，应用于实际场景中，以医学图像检索为例，比较传统检索方法和基于深度学习的方法的效果和优劣，撰写具有一定学术性的论文。
参考文献：
[1]Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.1097-1105).
[2]Wang,X.,Qin,T.,Zhang,J.,&Yu,N.(2015).Asurveyontransferlearning.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,28(8),1053-1069.
[3]Perone,C.S.,Sautto,L.R.,&Cardozo,O.P.(2019).Howdeeplearningistransformingvirusresearch:anintroduction.AdvancesinVirusResearch,103,1-10.
[4]Zhang,K.,Zhang,L.,&Yang,M.(2010).Real-timecompressivetracking.InEuropeanconferenceoncomputervision(pp.864-877).
[5]Wu,Y.,Schuster,M.,Chen,Z.,Le,Q.V.,Norouzi,M.,Macherey,W.,...&Krikun,M.(2016).Google'sneuralmachinetranslationsystem:Bridgingthegapbetweenhumanandmachinetranslation.
[6]Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,&Berg,A.C.(2016).Ssd:Singleshotmultiboxdetector.InEuropeanconferenceoncomputervision(pp.21-37).
[7]Shin,H.C.,Roth,H.R.,Gao,M.,Lu,L.,Xu,Z.,Nogues,I.,...&Chefd'hotel,C.(2016).Deepconvolutionalneuralnetworksforcomputer-aideddetection:Cnnarchitectures,datasetcharacteristicsandtransferlearning.IEEETransactionsonMedicalImaging,35(5),1285-1298.