1. 题目来源
近年来，随着互联网和移动设备的普及，图像数据呈现爆炸式增长。
人们迫切需要高效、准确的图像检索技术来管理和利用海量图像资源。
细粒度图像检索作为图像检索领域的一个重要分支，旨在识别和区分属于同一大类的不同子类别图像，例如识别不同型号的手机、不同种类的花卉等。
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2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：
1.深入研究细粒度图像检索和深度学习的相关理论和方法，包括细粒度图像分类方法、深度学习图像检索方法、图像特征提取与表示方法等。
2.设计并实现一种基于深度学习的细粒度图像检索模型。
该模型应能够有效地学习图像的细粒度特征，并进行准确的图像检索。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求：论文应具备一定的学术价值和应用价值。
论文应结构完整、逻辑清晰、语言流畅。
论文应严格遵守学术规范，杜绝抄袭、剽窃等学术不端行为。
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4. 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
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5. 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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