基于子对象空间结构的ROI图像检索的任务书任务描述：ROI（RegionofInterest）图像检索是计算机视觉领域中重要的任务之一。本任务旨在探索基于子对象空间结构的ROI图像检索方法。给定一组ROI图像和一个查询图像，要求找到所有和查询图像相似的ROI图像。其中，相似度可以采用各种图像特征和相似度度量方法进行计算。任务要求：1.数据集：使用已有的ROI图像数据集，如PascalVOC和COCO等，或自行构建数据集。数据集要求包含ROI图像和其对应的标注信息。2.方法实现：设计一种基于子对象空间结构的ROI图像检索方法。该方法应该能够提取ROI图像的特征，并建立ROI图像之间的相似度度量模型。子对象空间结构可以是像素、区域、边缘等。3.性能评估：使用准确率、召回率、平均精度等常用指标对设计的方法进行性能评估。可以比较不同特征、不同相似度度量方法等在该任务上的表现。4.结果分析：对实验结果进行分析，分析方法在哪些方面表现出色，哪些方面可以进行改进。同时，对该方法应用于实际场景下的检索任务的可行性进行探讨。5.编写实验报告：撰写清晰、完整的实验报告，包括任务背景、方法设计、实验结果、结果分析等内容。参考文献：1.J.ShiandJ.Malik,“Normalizedcutsandimagesegmentation,”IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.22,no.8,pp.888–905,2000.2.J.Sivic,B.C.Russell,A.A.Efros,A.Zisserman,andW.T.Freeman,“Discoveringobjectsandtheirlocationinimages,”inProceedingsofthe10thIEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),pp.370–377,2005.3.Y.Gong,S.Lazebnik,A.Gordo,andF.Perronnin,“Iterativequantization:Aprocrusteanapproachtolearningbinarycodesforlarge-scaleimageretrieval,”IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.35,no.12,pp.2916–2929,2013.4.P.Arbelaez,M.Maire,C.Fowlkes,andJ.Malik,“Contourdetectionandhierarchicalimagesegmentation,”IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.33,no.5,pp.898–916,2011.5.X.Wang,K.Liu,andY.Wang,“Deepvisual-semantichashingforcross-modalretrieval,”inProceedingsofthe23rdACMInternationalConferenceonMultimedia(ACMMM),pp.235–244,2015.