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基于多任务学习的图像和文本跨模态哈希检索研究的任务书
一、研究背景
图像检索和文本检索分别是图像处理和自然语言处理领域的热门研究方向。在许多实际应用场景中，需要将图像和文本跨模态地进行检索。例如，在电商平台上，用户可以输入一张图片或者一个描述，来寻找相应的商品。为了提高检索的准确性和效率，研究者们提出了哈希检索的方法。通过哈希函数，可以将高维的图像或文本数据映射为低维的二进制码，从而实现快速的检索。
然而，现有的哈希检索方法往往只能处理单一模态的数据，难以同时满足图像和文本跨模态检索的要求。为此，一些研究者提出了基于多任务学习的跨模态哈希检索方法。此类方法在训练时将图像和文本的任务同时纳入考虑，使得哈希码具备更好的互补性和泛化能力。例如，在文本-图像联合检索任务中，可以使用图像分类和文本分类两个任务来训练模型，从而学习到更有效的哈希函数。
二、研究内容和目标
本次研究旨在探究基于多任务学习的图像和文本跨模态哈希检索方法，并设计并实现一种高效的跨模态哈希检索模型。
1.研究内容：
（1）针对图像和文本跨模态哈希检索问题，分析现有的哈希检索方法的局限性和不足之处。
（2）提出一种基于多任务学习的跨模态哈希检索方法，并详细阐述其网络结构和训练过程。
（3）实现所提出的跨模态哈希检索模型，并进行实验验证。
（4）分析实验结果，评估模型的检索准确性和效率，并与现有的跨模态哈希检索方法进行比较和分析。
2.研究目标：
（1）设计并实现一种高效的基于多任务学习的跨模态哈希检索模型；
（2）通过实验验证，评估所提出的模型的检索准确性和效率；
（3）为图像和文本跨模态哈希检索问题提供新的解决思路和方法。
三、研究方法和步骤
本次研究采用如下方法和步骤：
1.研究方法：
（1）文献调研：对现有的哈希检索方法进行分析和比较，挖掘其中的不足之处；
（2）模型设计：提出一种基于多任务学习的跨模态哈希检索方法，设计模型结构，并训练模型；
（3）实验评估：通过实验比较，评估所提出的跨模态哈希检索方法的检索效果和速度。
2.研究步骤：
（1）文献调研：查阅相关文献，掌握哈希检索方法的发展历程和现状；
（2）模型设计：立足于多任务学习的理论和方法，设计合适的跨模态哈希检索模型；
（3）训练模型：采用常见的深度学习框架，如PyTorch等，进行模型的编码和训练；
（4）实验评估：基于标准的跨模态哈希检索数据集，对所提出的模型进行测试和实验评估，从而评估模型的效果和速度。
四、预期成果和意义
本次研究的预期成果和意义包括：
1.预期成果：
（1）提出一种基于多任务学习的跨模态哈希检索方法，具有较好的检索效果和速度；
（2）实现跨模态哈希检索模型，并进行实验验证；
（3）分析实验结果，评估模型的检索准确性和效率。
2.意义：
（1）为图像和文本跨模态哈希检索问题提供新的解决思路和方法；
（2）提高跨模态哈希检索的准确性和效率；
（3）具有一定的应用前景和推广价值。