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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(shù)or低分辨率 | ECCV 2024
關(guān)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(jīng)中了ECCV 2024。
北京大學袁粒課題組，聯(lián)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(wù)：通用風格檢索(Style-Diversified Retrieval)。
一句話，這種檢索任務(wù)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(tǒng)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(jù)多樣化的查詢風格（如草圖、藝術(shù)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(shù)+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(guān)代碼和數(shù)據(jù)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(xiàn)這一點，團隊進行了兩項工作：
構(gòu)建專有的檢索數(shù)據(jù)集，包括多種類型的查詢圖片。
提出即插即用的框架，使傳統(tǒng)檢索模型也能快速具有通

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