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原标题：搜索图片有新招了！北大课题组提出图像检索新方法，输入草图or艺术or低分辨率 | ECCV 2024
关键字：风格,向量,模型,表征,团队文章来源：量子位
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李昊 投稿量子位 | 公众号 QbitAI从一大堆图片中精准找图，有新招了！论文已经中了ECCV 2024。
北京大学袁粒课题组，联合南洋理工大学实验室，清华自动化所提出了一种新的通用检索任务：通用风格检索(Style-Diversified Retrieval)。
一句话，这种检索任务要求模型面对风格多样的查询条件时，依然能精准找图。
传统图片检索主要靠文本查询，查询方法单一不说，在使用其他检索方案的性能也一般。
而论文提出的新图像检索方法，能够根据多样化的查询风格（如草图、艺术画、低分辨率图像和文本等）来检索相应图像，甚至包括组合查询（草图+文本、艺术+文本等）。
同时，模型在与其他检索基线之间的性能比较中达到SOTA。（最外围蓝色）
目前，论文已在arXiv公开，相关代码和数据集也已开源。
新图像检索方法当前，图像检索的一大痛点是：
让检索模型具备理解多样化用户查询向量的能力
通俗点说就是，不管用户用哪种方式检索查询，最后都能命中用户想要的图像。
为了实现这一点，团队进行了两项工作：
构建专有的检索数据集，包括多种类型的查询图片。
提出即插即用的框架，使传统检索模型也能快速具有通原文链接：搜索图片有新招了！北大课题组提出图像检索新方法，输入草图or艺术or低分辨率 | ECCV 2024
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