搜索图片有新招了!北大课题组提出图像检索新方法,输入草图or艺术or低分辨率 | ECCV 2024

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搜索图片有新招了!北大课题组提出图像检索新方法,输入草图or艺术or低分辨率 | ECCV 2024

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原标题:搜索图片有新招了!北大课题组提出图像检索新方法,输入草图or艺术or低分辨率 | ECCV 2024
关键字:风格,向量,模型,表征,团队
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李昊 投稿量子位 | 公众号 QbitAI从一大堆图片中精准找图,有新招了!论文已经中了ECCV 2024。
北京大学袁粒课题组,联合南洋理工大学实验室,清华自动化所提出了一种新的通用检索任务:通用风格检索(Style-Diversified Retrieval)。
一句话,这种检索任务要求模型面对风格多样的查询条件时,依然能精准找图。
传统图片检索主要靠文本查询,查询方法单一不说,在使用其他检索方案的性能也一般。
而论文提出的新图像检索方法,能够根据多样化的查询风格(如草图、艺术画、低分辨率图像和文本等)来检索相应图像,甚至包括组合查询(草图+文本、艺术+文本等)。
同时,模型在与其他检索基线之间的性能比较中达到SOTA。(最外围蓝色)
目前,论文已在arXiv公开,相关代码和数据集也已开源。
新图像检索方法当前,图像检索的一大痛点是:
让检索模型具备理解多样化用户查询向量的能力
通俗点说就是,不管用户用哪种方式检索查询,最后都能命中用户想要的图像。
为了实现这一点,团队进行了两项工作:
构建专有的检索数据集,包括多种类型的查询图片。
提出即插即用的框架,使传统检索模型也能快速具有通


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