组合图像检索的全面综述.pdf
这份文档是一篇关于组合图像检索（CIR）的全面综述，旨在总结该领域的研究现状、技术、挑战和未来方向。
**1. 核心概念和任务定义：**
* **组合图像检索（CIR）**: 允许用户通过多模态查询（参考图像+修改文本）搜索目标图像，例如修改参考图像的属性。
* **任务目标**: 根据多模态查询从图像库中检索出满足修改文本描述的目标图像。
**2. 关键研究方向：**
* **特征提取**: 从参考图像和修改文本中提取有效特征，包括传统编码器（RNN, Transformer）和视觉-语言预训练（VLP）模型。
* **图像-文本融合**: 将图像和文本特征融合，包括显式组合、神经网络融合和基于原型图像生成的方法。
* **目标匹配**: 学习度量空间，使得查询图像与目标图像在该空间中的距离能够反映语义相似性，主要技术包括度量学习、图像差异对齐、负样本挖掘、不确定性建模和重排序。
* **数据增强**: 扩大数据集，提高模型的泛化能力，主要方法包括基于图像替换、基于IDC模型和基于LLM的方法。
**3. 主要研究方法分类：**
* **有监督CIR**: 基于标注的三元组数据（参考图像、修改文本、目标图像）进行训练。
* **零样本CIR**: 无需标注数据，利用预训练模型（如CLIP）和大规模数据进行学习，主要分为文本倒置、伪三元组生成和无训练方法。
**4. 相关任务：**
除了CIR，还介绍了其他与CIR相关的任务，如：
* 基于属性的图像检索；
* 基于草图的图像检索；
* 基于遥感的图像检索；
* 基于对话的图像检索；
* 基于视频的检索。
**5. 挑战与未来研究方向：**
* **数据集构建**: 构建更大、更开放领域的CIR数据集，处理数据集中的假阴性问题。
* **LLM融合**: 研究如何利用LLM进行图像-文本融合，但要避免损害LLM本身的推理能力。
* **高效检索**: 在保证检索效果的同时，提高检索效率，研究轻量级模型和加速检索技术。
* **少样本CIR**: 利用少量标注数据进行CIR，从而减少对大规模标注数据的依赖。
**6. 实验与评估：**
* **数据集**: FashionIQ、Fashion200K、MIT-States、CSS、Shoes和CIRR等。
* **评估指标**: 主要使用Recall@k (R@k)评估检索效果。
* **实验结果**: 比较了有监督和零样本CIR方法的性能，分析了不同方法的优缺点。VLP编码器在CIR任务上通常表现更好，结合数据增强或重排序策略的模型性能更优。
**7. 结论：**
本文对CIR进行了全面的综述，总结了该领域的方法、挑战和未来方向，为研究人员提供了有价值的参考。
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