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基于深度哈希学习的视觉检索研究的任务书
任务书：
一、研究目的
本任务旨在探究基于深度哈希学习在视觉检索中的应用，以提高检索效率和精度。
二、研究内容
1、深度哈希学习的基本原理及相关算法的梳理；
2、深度哈希学习在视觉检索中的应用状况分析；
3、基于深度哈希学习的视觉检索方法的实现。
三、研究步骤
1、文献查阅：查阅深度哈希学习的相关文献，对深度哈希学习的基本原理、算法和应用进行梳理；
2、数据集获取：先在网上查找现有的视觉检索数据集，如CIFAR-10或MNIST，如果不够丰富可以考虑自己搭建数据集；
3、数据预处理：对数据进行预处理，比如图像分辨率压缩、裁剪等；
4、基于深度学习的哈希模型构建；
5、模型训练：确定网络结构，选择训练算法，进行模型训练，使得较相似的图像能够映射成相似的哈希码；
6、实现基于深度哈希学习的视觉检索方法；
7、实验与分析：利用视觉检索数据集进行实验，计算检索效率和精度，分析结果并对实验所得到的结论进行总结。
四、研究意义
1、采用深度哈希学习方法，可以大幅度降低检索所需要的计算资源，提高检索速度；
2、采用深度哈希学习方法，可以更好地解决传统的特征提取和哈希编码过程中存在的问题，从而提高检索精度；
3、本任务的研究成果可以应用到图像检索、图片搜索、人脸识别等领域，具有很大的实用价值。
五、研究预期成果
完成本任务的研究后，预期能够得到以下成果：
1、对深度哈希学习的理论基础有更深刻的了解；
2、对基于深度哈希学习的视觉检索算法有较为全面的认识；
3、成功搭建基于深度哈希学习的视觉检索算法，提高图像检索的效率和精度；
4、有可能探索到新的深度学习哈希模型。
六、研究计划
任务开始日期：2021年6月15日
任务结束日期：2021年10月15日
任务分解和计划安排：
1）前期准备：研究深度哈希学习相关文献，完成开题报告；
计划时间：6月15日-7月10日
2）数据预处理和算法搭建：构建深度学习哈希模型，准备数据集，进行数据预处理；
计划时间：7月11日-7月30日
3）模型训练和检索算法实现：根据数据集进行模型训练，并进行检索算法的实现；
计划时间：8月1日-9月10日
4）实验和模型优化：根据检索结果进行模型调整和优化，并进行实验与结果分析；
计划时间：9月11日-10月10日
5）论文撰写：根据研究成果撰写论文，完成任务报告；
计划时间：10月11日-10月15日。
七、研究组织与人员分工
本任务计划由以下人员组成：
任务负责人：XXX（教授），负责任务整体协调和指导，对研究结果进行总结。
主要研究人员：XXX（硕士生），负责文献查阅和算法研究；YYY（硕士生），负责数据预处理和模型训练；ZZZ（硕士生），负责检索算法的实现和实验结果分析。
任务分工：
XXX：负责论文写作，对实验结果进行总结和分析。
YYY和ZZZ：负责模型训练、检索算法实现和实验，对实验过程进行记录和细节处理。
以上责任人必须按计划完成任务，并及时向任务负责人提交实验记录和数据报告等成果。