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校园网搜索引擎——图像搜索的中期报告

本期中期报告主要介绍校园网搜索引擎中图像搜索的进展情况。

一、目前进展

1.数据准备

为了准备能够适用于校园网搜索引擎的图像数据集，我们从互联网上抓取了包括图片、图标、Logo、海报在内的多种类型的图片数据，并手工标注了每张图片的关键词信息。

2.模型训练

我们使用了深度学习模型中的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）作为图像搜索的基本模型，使用TensorFlow框架构建了一个图像搜索引擎的模型。针对校园环境的特点，我们在模型的优化上做了不少的调整，试图使其在搜索效率、搜索精度上都有所提高。

3.搜索测试

我们进行了一系列的搜索测试，尝试查询具有不同关键字的图片，通过对搜索结果的观察，分析了模型的效果和稳定性。

二、目前存在的问题

1.数据的多样性不足

目前，我们手工标注的图片数据主要是从互联网上获取的高清晰度容易辨认的图片，但是在校园环境中，可能存在许多低清晰度、复杂背景的图片，这些图片的搜索效果可能并不理想。

2.模型的鲁棒性还不够

在模型的测试中，我们发现当某些关键词中出现一些不常见的字母或符号的时候，搜索结果的精度就会出现明显下降。这说明我们的模型对于数据集中存在的某些特征还没有完全学会，需要进一步优化和训练。

三、下一步计划

1.数据集的扩充

我们将继续增加数据集的多样性，包括图像类型、场景、质量等的多方面考虑，希望能够更好地适应校园环境的特点。

2.模型的进一步优化

针对模型在数据鲁棒性方面的不足，我们将持续优化和训练模型，使其能够更准确地理解图片中的语义内容。

3.用户体验的提升

除了考虑搜索结果的准确度和速度，我们也将注重用户体验的提升，包括搜索界面设计、交互方式等方面的改进，确保能够提供更好的用户体验。

四、总结

通过中期报告，我们向大家介绍了校园搜索引擎中图像搜索的进展情况，同时也伴随着我们在数据、模型、用户体验上的不断优化和完善。我们会持续关注搜索引擎的发展，为学校师生提供更加高效、精确、便捷的搜索服务。