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　　利用显式引导注意力机制的图像检索深度哈希方法研究的任务书 一、研究背景 随着互联网的发展和普及，图像数据的数量呈指数级增长，急需高效的图像检索方法。传统的基于文本标注或者手工设计特征的图像检索方法在应对海量数据时存在着效率低下的问题。深度哈希作为一种基于海量数据的可扩展的图像检索方法，受到了越来越多的关注。它通过将原始高维图像数据映射到低维二进制码，实现了海量数据的快速检索。 然而，深度哈希方法也存在着一些问题。传统的深度哈希方法忽略了图像之间的相似性，直接将每个图像映射到一个均匀分布的哈希码空间中，这导致了相似的图像...

　　利用显式引导注意力机制的图像检索深度哈希方法研究的任务书 一、研究背景 随着互联网的发展和普及，图像数据的数量呈指数级增长，急需高效的图像检索方法。传统的基于文本标注或者手工设计特征的图像检索方法在应对海量数据时存在着效率低下的问题。深度哈希作为一种基于海量数据的可扩展的图像检索方法，受到了越来越多的关注。它通过将原始高维图像数据映射到低维二进制码，实现了海量数据的快速检索。 然而，深度哈希方法也存在着一些问题。传统的深度哈希方法忽略了图像之间的相似性，直接将每个图像映射到一个均匀分布的哈希码空间中，这导致了相似的图像可能产生不同的哈希码，造成检索精度的下降。同时，随着深度神经网络的多层次信息抽取能力的增强，深度哈希方法中神经网络的参数过多，训练时间长、计算量大，导致模型不易训练以及存储空间占用巨大。 为了解决这些问题，近年来出现了许多利用注意力机制进行图像检索的深度哈希方法。通过显式引导模型学习图像之间的局部相似性，可以有效地提高图像检索的精度，并减少模型的参数量和存储空间的占用率。然而，许多现有的方法存在着局限性，例如：注意力机制的高计算复杂度、对注意力区域的先验知识要求、对图像的清晰度和结构要求较高等，这些问题都需要进一步研究和解决。 因此，本研究的目的是：利用显式引导注意力机制的图像检索深度哈希方法，通过探索局部相似性与全局特征之间的关系，提高图像检索的精度及效率，改善深度哈希方法中存在的问题。 二、研究目标 1. 研究和设计显式引导注意力机制的图像检索深度哈希模型，采用多层次局部注意力机制，建立图片与哈希码之间的联合分布模型。