BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-14T00:00:00Z 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。 📝 内容提要 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。 🏷️ 标签 基准测试 模型泛化性 组合图像检索 计算效率 零样本训练 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
