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搜索圖片有新招了!北大課題組提出圖像檢索新方法,輸入草圖or藝術or低分辨率 | ECCV 2024

AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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搜索圖片有新招了!北大課題組提出圖像檢索新方法,輸入草圖or藝術or低分辨率 | ECCV 2024

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原標題:搜索圖片有新招了!北大課題組提出圖像檢索新方法,輸入草圖or藝術or低分辨率 | ECCV 2024
關鍵字:風格,向量,模型,表征,團隊
文章來源:量子位
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李昊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI從一大堆圖片中精準找圖,有新招了!論文已經中了ECCV 2024。
北京大學袁粒課題組,聯合南洋理工大學實驗室,清華自動化所提出了一種新的通用檢索任務:通用風格檢索(Style-Diversified Retrieval)。
一句話,這種檢索任務要求模型面對風格多樣的查詢條件時,依然能精準找圖。
傳統圖片檢索主要靠文本查詢,查詢方法單一不說,在使用其他檢索方案的性能也一般。
而論文提出的新圖像檢索方法,能夠根據多樣化的查詢風格(如草圖、藝術畫、低分辨率圖像和文本等)來檢索相應圖像,甚至包括組合查詢(草圖+文本、藝術+文本等)。
同時,模型在與其他檢索基線之間的性能比較中達到SOTA。(最外圍藍色)
目前,論文已在arXiv公開,相關代碼和數據集也已開源。
新圖像檢索方法當前,圖像檢索的一大痛點是:
讓檢索模型具備理解多樣化用戶查詢向量的能力
通俗點說就是,不管用戶用哪種方式檢索查詢,最后都能命中用戶想要的圖像。
為了實現這一點,團隊進行了兩項工作:
構建專有的檢索數據集,包括多種類型的查詢圖片。
提出即插即用的框架,使傳統檢索模型也能快速具有通


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