基于深度学习的细粒度图像检索开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

细粒度图像检索作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。

细粒度图像检索是指在同一大类下，对类别之间差异较小的图像进行识别和检索的任务，例如识别不同型号的手机、不同种类的鸟类等。

传统的图像检索方法通常依赖于人工设计的特征，如颜色、纹理、形状等，但在处理细粒度图像时，这些特征往往难以区分细微的差异。

2. 本选题国内外研究状况综述

细粒度图像检索近年来成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在细粒度图像检索领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速，在基于深度学习的细粒度图像特征学习、度量学习等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.细粒度图像特征学习:研究如何利用深度学习技术提取具有判别性的细粒度图像特征。

传统的图像特征提取方法难以捕捉细粒度图像之间的细微差异，本研究将探索基于深度学习的细粒度图像特征学习方法，例如基于注意力机制的特征学习、基于多尺度特征融合的特征学习等，以提取更有效的细粒度图像特征表示。

2.细粒度图像度量学习:研究如何学习有效的度量函数，使得属于同一类别的细粒度图像在特征空间中距离更近，而属于不同类别的图像距离更远。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与工程实践相结合的方法，主要步骤如下：
1.文献调研与分析:对细粒度图像检索、深度学习、图像特征学习、度量学习等相关领域的文献进行系统的调研和分析，了解国内外研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现:基于深度学习技术，设计并实现细粒度图像检索算法。

具体包括：研究和选择合适的深度神经网络模型，用于提取细粒度图像特征。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.细粒度特征学习:提出一种新的基于深度学习的细粒度图像特征学习方法，例如结合注意力机制和多尺度特征融合的方法，以提取更有效的细粒度图像特征，提升细粒度图像检索的精度。

2.度量学习方法:提出一种新的适用于细粒度图像检索的度量学习方法，例如改进现有的损失函数或提出新的损失函数，以学习更有效的特征空间，进一步提升检索性能。

3.检索系统优化:提出一种新的细粒度图像检索系统优化策略，例如设计高效的特征索引结构、优化检索排序算法等，以提升检索效率和用户体验。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]黄圣鑫,陈杰,黄海,等.面向细粒度图像分类的双线性卷积神经网络[J].计算机辅助设计与图形学学报,2017,29(06):969-978.

[2]赵凯,穆志纯,张晓鹏.基于深度学习的细粒度图像分类研究进展[J].智能系统学报,2019,14(02):215-228.

[3]张腾,刘越,黄华.基于深度学习的细粒度图像检索研究进展[J].计算机科学,2020,47(12):1-10.

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