无训练的零样本组合图像检索和本地概念重新排序
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种新的基于零样本训练的无需训练的组合图像检索方法 (TFCIR)，通过将查询翻译成易于理解的文本，提高计算效率并保持模型的泛化性。此外，引入了局部概念再排序机制 (LCR) 来聚焦于从修改指令中提取的有区别的局部信息。在三个 ZS-CIR 基准测试上的大量实验证明了该方法在开放领域数据集 CIRR、CIRCO 以及时尚领域数据集 FashionIQ...
本文提出了一种新的基于零样本训练的无需训练的组合图像检索方法(TFCIR)，通过将查询翻译成易于理解的文本，提高计算效率并保持模型的泛化性。实验证明该方法在多个基准测试上实现了与最先进方法相当的性能，并明显优于其他无需训练的方法。
