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基于正示例与多示例多标记的图像检索的任务书
任务书：基于正示例与多示例多标记的图像检索
一、研究背景
随着互联网技术的发展和普及，图像在日常生活和工作中的应用越来越广泛。图像检索作为图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向之一，在现实生活中具有很大的应用价值。传统的图像检索方法主要是基于单一标记或单一示例进行检索，这种方法虽然简单易用，但是存在很大缺陷，例如无法准确描述图像中的多个目标，检索精度低等问题。为了解决这些问题，越来越多的研究者开始探索基于多示例多标记的图像检索方法。
二、研究目的
本研究旨在探究基于正示例与多示例多标记的图像检索方法，并通过实验来评估该方法在图像检索任务中的表现。
三、研究内容
1.了解相关领域基本理论和方法，包括多示例多标记学习、图像特征提取、相似性度量和分类算法等。
2.建立图像检索数据集，包括图片采集、图片注释和图片标记等步骤，保证数据的质量和数量。
3.提出基于正示例与多示例多标记的图像检索算法，探究不同正负示例选择方法的影响。
4.设计实验方案，对基于正示例与多示例多标记的图像检索算法进行评估和分析。
5.分析实验结果，讨论该方法在图像检索任务中的优劣。
四、研究方法
本研究将主要采用以下两种方法：
1.实验研究法：通过实验来对基于正示例与多示例多标记的图像检索算法进行评估和分析，以及分析实验结果，探究该方法的优点和不足。
2.文献研究法：收集和阅读相关领域的文献，学习和掌握基本理论和方法，为实验研究提供必要的理论和参考。
五、预期成果
1.实现基于正示例与多示例多标记的图像检索算法，并在公开数据集上进行实验验证。
2.分析实验结果，探究该方法在图像检索任务中的优劣。
3.发表相关学术论文，提高本领域的研究水平。
六、研究计划
本研究计划将分为以下四个阶段：
1.研究准备阶段（2周）：学习相关领域的基本理论和方法，熟悉实验平台和工具。
2.算法设计阶段（3周）：提出基于正示例与多示例多标记的图像检索算法，并进行算法优化。
3.实验验证阶段（4周）：建立图像检索数据集，设计实验方案并进行实验验证。
4.结果分析和论文撰写阶段（3周）：分析实验结果，撰写学术论文。
七、参考文献
1.Xu,S.,Jiang,X.,&Jia,K.(2019).Multi-labelimageretrievalviajointlylearninglocalandglobalrepresentations.PatternRecognition,91,1-14.
2.Zhao,J.,Wang,Y.,&Liu,Y.(2020).Multi-labelimageretrievalbasedonobjectdetection.MultimediaToolsandApplications,79(35),25655-25674.
3.Sun,Y.,Deng,W.,&Yan,S.(2018).Multi-labellearningwithweaklylabelledimagesbasedonlabelcorrelationexploitation.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,40(5),1192-1205.
4.Zheng,L.,Wang,X.,&Liang,J.(2017).Deepmulti-instancenetworkswithsparselabelassignmentforwholeslidegastricimageclassification.IEEETransactionsonMedicalImaging,36(2),482-493.
5.Liu,C.,&Li,J.(2018).Combiningvisualandsemanticfeaturesformulti-labelimageretrieval.JournalofElectronicImaging,27(4),043032.