May, 2024

遥感图像的组合检索

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TL;DR本文介绍了一种应用于遥感的组合图像检索方法，该方法允许通过图像示例和文本描述在大型图像库中进行查询，丰富了对单模态查询（无论是视觉还是文本）的描述能力。我们介绍了一种融合了图像 - 图像和文本 - 图像相似度的新方法，证明了视觉 - 语言模型具有足够的描述能力，无需进一步的学习步骤或训练数据。我们提出了一个新的评估基准，重点关注颜色、上下文、密度、存在性、数量和形状的修改。本工作不仅在此任务中取得了最新的技术成果，同时也填补了遥感图像检索领域的空白。
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发现论文，激发创造
  • 图像检索中的文本与图像构成 - 实证之旅

    本文提出了一种基于图像和文本相结合的检索方法，利用相似度度量、嵌入式学习以及组合函数对目标图像进行了描述，并在三种不同数据集上进行了验证，证明了该方法在输入查询分类和图像检索方面的有效性。

    Dec, 2018

  • 文本 - 图像组合检索的鲁棒性评估

    通过图文组合检索，通过由图像加上一些描述所构成的查询准确检索目标图像，在真实世界的损坏和进一步的文本理解下进行了坚固性研究，建立了三个用于系统分析的新的多样化基准，对视觉和文本的图文组合检索进行评估，包括自然失真的分析和文本理解的论证。

    Nov, 2023

  • 利用构图线索增强历史图像检索

    通过将计算美学中的重要因素图像组合导入检索模型，我们的方法能够在分析大量数字化历史图像数据时，更好地考虑图像的组合规则和语义信息，从而提高图像检索的准确性和效果。

    Mar, 2024

  • 远程感知影像的知识感知文本 - 影像检索

    通过使用外部知识图谱挖掘相关信息，我们提出了一种适用于遥感图像的知识感知文本 - 图像检索（KTIR）方法，该方法丰富了搜索查询中可用的文本范围，缓解了文本和图像之间的信息差距，实现更好的匹配。实验结果表明，该方法在遥感文本 - 图像检索中表现出优异的检索能力，超越了现有的最先进方法。

    May, 2024

  • 图像检索中的图像 - 文本查询组合学习

    本文研究了基于多模态（图像 - 文本）查询的图像检索问题，提出了自编码器模型 ComposeAE，采用深度度量学习方法学习了推动源图像和文本查询组成更接近目标图像的度量，并在 MIT-States、Fashion200k 和 FashionIQ 三个基准数据集上优于当前最先进的 TIRG 方法。

    Jun, 2020

  • 用于标题和检索遥感图像的大规模语言模型

    本研究提出了 RS-CapRet，一种远程感知任务的视觉和语言方法，主要用于图像字幕生成和文本 - 图像检索。通过对远程感知图像进行对比性语言 - 图像预训练，我们将高性能大型解码器语言模型与适应远程感知图像的图像编码器结合使用。RS-CapRet 能够为远程感知图像生成描述，并能够根据文本描述检索图像，以实现与现有方法相媲美的性能。定性结果表明，RS-CapRet 能够有效利用预训练的大型语言模型描述远程感知图像，并能够处理图像和文本的交错序列对话。

    Feb, 2024

  • 远程感知图像变化检索与标注的多模态框架

    在多模态应用中，我们提出了一种创新的基于对比学习的模型，并利用 RS 数据集进行双时序遥感图像对的变化检测分析，实现了文本 - 图像检索功能。

    Jun, 2024

  • 零样本组合文本 - 图像检索

    本文介绍了一个新方法，通过多模态信息的融合来准确地检索符合查询的图像，并在零样本场景下，在 CIRR 和 FashionIQ 等数据集上明显优于现有的最新技术。

    Jun, 2023

  • 混合模态查询下的图像检索渐进式学习

    本论文介绍一种将语音和图像相结合进行图像检索的复杂检索方法，从而需要语义空间学习和跨模态融合，同时提出了自我监督适应权重策略以更好地检索，通过广泛的实验，表明该方法在 Fashion-IQ 和 Shoes 基准数据集上的召回率均比现有方法提高了 24.9％和 9.5％。

    Apr, 2022

  • 如何为遥感视觉问答寻找良好的图像 - 文本嵌入？

    该论文研究了三种不同的融合方法在远程遥感领域的视觉问答中的应用，并分析了与模型复杂度相关的精度提高。结果表明，采用更复杂的融合机制可以提高性能，但在实践中寻求模型复杂度和性能之间的平衡是值得的。

    Sep, 2021