本文提出了一种交叉模态检索系统，利用图像和文本编码，实现了同时检索模态的功能，避免了需要为每个模态使用不同网络的缺点。在所使用的知识中，本文是第一篇采用单一网络和融合的图像 - 文本嵌入进行跨模态检索的工作。在 MS-COCO 和 Flickr30K 两个著名的多模态数据集上对该方法进行了评估。

Jul, 2018

本篇研究提出了一种方法，使用特定的 loss 函数，在保持图像和文本子空间内的语义连贯性的同时鼓励它们之间的语义协同，并改进了基线模型，以实现跨模态检索。

Jul, 2020

本文借鉴视觉传达研究，探究了多模式信息检索的有用语义图像 - 文本关系，在自动收集和扩充数据资源的基础上，采用深度学习系统和三种度量标准（跨模态互信息、语义相关性和图像与文本的状态关系）对八种语义图像 - 文本类别进行了预测，并在一个严格的测试集上展示了该方法的可行性。

Jun, 2019

本文提出一种新的跨模态检索方法，利用生成式模型学习多模态数据的全局和本地特征，从而在 MSCOCO 数据集上实现了最先进的跨模态检索结果。

Nov, 2017

本文提出了一种跨模态检索模型，采用视觉和文本数据对餐品及其食谱进行建模，并在包含近 100 万图像配方对的 Recipe1M 数据集上进行了验证，取得了比先前最先进模型更好的效果，并针对计算烹饪应用案例展示了质量结果。

Apr, 2018

本文对异构数据检索问题进行了探讨，综述并分类了已有的交叉检索方法，包括基于实值表示学习和基于二进制表示学习的方法，并介绍了多个常用的多模态数据集以及比较不同方法的实验结果。

Jul, 2016

本文介绍了一种跨模态图像检索系统，允许文本和草图作为查询的输入模态。使用跨模态深度网络架构共同建模草图和文本输入模态以及图像输出模态，通过学习文本和图像之间以及草图和图像之间的共同嵌入，使用注意力模型有选择性地关注图像的不同对象，可以实现多对象检索。实验结果表明，所提出的方法在标准数据集中实现了最佳的单对象和多对象图像检索

Apr, 2018

本文提出了一种名为交叉模态相似性转移的方法，以无监督的方式学习和保持不成对但语义上相似的数据项目之间的联系，并在类别和对排序检索任务中表现出了优于现有技术的结果。

Apr, 2019

本研究提出了一种基于图的文本建模方法和双向神经网络模型，用于跨模态信息检索，结合卷积神经网络和 Graph Convolutional Network，通过相似度度量，并采用成对相似度损失函数训练模型，在准确率提升了 17％的前提下，成为了最先进的方法。

Feb, 2018

本文提出了一种基于 fine-tuning 的框架，将任何预先训练的文本 - 图像多模态模型转换为高效的检索模型，并通过 cooperative retrieve-and-rerank 方法结合双网络和交叉编码器，实现更准确、更高效的跨模态检索。

Mar, 2021