图像检索中的相关反馈与自动标注研究的中期报告本研究旨在探索图像检索技术中的相关反馈和自动标注方法。具体地，我们计划通过以下步骤实现该目标：1.收集和整理现有的图像检索数据集，并设计实验协议和评估指标；2.实现基于传统算法和深度学习方法的图像检索模型，并比较它们的性能；3.探索相关反馈技术，比较不同相关反馈方法在检索结果中的作用；4.探索自动标注技术，将其应用于图像检索任务中，并研究其效果。目前为止，我们已完成了步骤1和2，具体如下：1.我们收集了多个图像检索数据集并按照类别、标注质量等进行了整理和筛选。我们设计了包括准确率、召回率、MAP等在内的评估指标，并通过交叉验证等方法对模型进行了评估。2.我们实现了基于传统算法（如SIFT、SURF等）和深度学习方法（如CNN、GAN等）的图像检索模型，并在多个数据集上进行了训练和测试。实验结果表明，深度学习方法相较于传统算法表现更好，其中以使用预训练模型的方法效果最优。目前，我们正在进行第3和第4步的研究。具体来说，我们正在探索基于反馈的图像检索方法，包括基于查询扩展、基于样本重要性等方法，并对其效果进行评估。同时，我们也在研究自动标注技术，包括基于卷积神经网络的图像标注、基于词汇表的图像标注等方法，将其应用于图像检索中，进一步提高图像检索的精度和效率。总的来说，我们的研究旨在探索如何通过相关反馈和自动标注方法提高图像检索的性能，促进图像检索技术的发展。