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Zero-shot composed image retrieval
Zero-shot composed image retrieval
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新框架 VMIR-CVI 推进零样本组合图像检索
研究人员推出 VMIR-CVI，一个旨在增强零样本组合图像检索的新颖框架。该方法通过将复杂查询转换为与视觉语言模型 (VLP) 空间对齐的统一文本描述来优化多模态意图表示。此外，它使用解耦的视觉实例线索来重建查询表示，以最小化噪声并保留目标相关信息。在 CIRR、CIRCO 和 FashionIQ 基准上的实验表明，VMIR-CVI 超越了现有方法，并建立了新的最先进性能。
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DiCE-CIR 引入直接组合学习以实现高效零样本图像检索
研究人员推出了一种新颖的直接组合学习方法 DiCE-CIR，用于高效的零样本组合图像检索。该方法通过直接将参考图像与编辑文本组合，绕过了先前方法中复杂的投影和重新编码步骤。DiCE-CIR 利用大型语言模型从图像-标题对自动生成训练样本，从而无需手动标注即可实现可扩展的训练。该方法在 CIRCO 基准测试中展示了最先进的性能，并在 CIRR 上取得了有竞争力的结果，同时保持了高计算效率。