本文提出了第一种基于笔画级别的速写抽象模型，并通过强化学习训练了一个笔画去除策略，该模型能够用于各种速写分析任务，包括建模笔画显著性、合成具有可变抽象度的速写以及使用仅照片训练细粒度速写检索模型。

Apr, 2018

本文提出一种基于 sketch 的图像检索方法，通过使用跨模态协同和层次结构融合的策略，能够在不同层次的详细程度上匹配 sketch 和照片，并在公共基准测试中取得远超其他方法的性能表现。

Jul, 2020

本文通过优化基于细粒度素描的图像检索方法，使用增强学习及跨模态检索框架实现检索效率的提升与最少笔画查询目标图像的目标，是一种有效的搜索框架。

Feb, 2020

文章提出了一种通过 decoder 使用 StyleGAN 训练生成更加真实的照片，并且通过 autoregressive sketch mapper 和 fine-grained discriminative loss 处理手绘人类草图，实现草图到照片的转化；实验结果展示了其可行性和有效性，同时通过草图检索出生成的照片实现了在草图界的突破。

Mar, 2023

我们提出了一种新颖的主动学习采样技术，极大地减少了绘制图片素描的需求，通过利用现有照片 - 素描对与没有自己素描的照片之间的关系，并增强这种关系与其中间表示之间的关联，有效平衡不确定性和多样性，在细粒度的基于素描的图像检索任务中，验证了我们的方法并证明其优越性。

Sep, 2023

利用多级注意力引导的标记化方法，我们的研究在跨模态遥感图像检索中展示了卓越的检索准确性，并具有强大的零样本学习能力和泛化能力，在处理未见过的类别和新的遥感数据时表现出强大的普适性。

Feb, 2024

本论文研究了基于细粒度手绘图像检索模型中存在的数据稀缺问题，并介绍了一种新型的半监督框架，可以利用大规模未标记的照片来提升模型表现，其中心设计是一个顺序照片到草图生成模型，并引入了鉴别器和蒸馏损失来提高数据的质量。实验证明，新的半监督模型相比现有的监督模型和具有利用未标记的照片的现有方法产生了显著的性能提升。

Mar, 2021

本文提出了一种先进的细粒度基于草图的图像检索方法，通过两个关键问题的解决方案实现了超过之前最新方法约 11％的提高：在感知空间几何方面充分强制执行标准三元组损失及使用预先训练的教师和知识蒸馏技术来充分利用图像数据。

Mar, 2023

本文提出了一种新的零样本基于草图的图像检索 (ZS-SBIR) 场景，该场景能够有效解决 ZS-SBIR 实际应用中常见的大领域差异和大规模检索问题，提供了一个全新的 ZS-SBIR 数据集 QuickDraw-Extended，采用了一种新策略来处理领域差异，同时集成了外部语义知识以帮助语义转换，实验表明该模型在现有数据集上表现优异，并提供训练代码和数据集以供未来研究使用。

Apr, 2019

提出了一种基于概率模型的草图图像检索方法，采用生成模型来生成图像，并使用反向自回归流和反馈机制保证了图像生成的效果，实验结果表明该方法在两个数据集上的表现优于基线方法。

Apr, 2019