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远程感知影像的知识感知文本 - 影像检索
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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了跨模态图像-文本检索的研究进展，涵盖特征提取、对齐和效率优化等方面。评估了2003至2016年的检索算法，并提出未来研究方向。研究了结合语音和图像的检索方法，提出了知识增强的双流框架KEDs，表现优于以往方法。此外，介绍了新数据集ReMuQ和Retriever模型ReViz，提升了多模态查询的检索效果。
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关键要点
- 本文介绍了跨模态图像-文本检索的研究进展，包括特征提取、特征对齐和效率优化。
- 评估了2003至2016年提出的图像检索算法，并提出未来研究方向。
- 提出了一种结合语音和图像的复杂检索方法，显著提高了召回率。
- 研究了零样本组合图像检索任务，提出了知识增强的双流框架KEDs，表现优于以往方法。
- 介绍了新数据集ReMuQ和Retriever模型ReViz，提升了多模态查询的检索效果。
- 提出了一种关键词指导的预筛选框架，提高了图像-文本检索的效率。
❓
延伸问答
跨模态图像-文本检索的主要研究进展有哪些？
主要研究进展包括特征提取、特征对齐、效率优化和预训练等方面。
KEDs框架在图像检索中有什么优势？
KEDs框架通过丰富伪词令牌并对其与文本概念进行对齐，显著提高了零样本组合图像检索的性能。
ReMuQ数据集的目的是什么？
ReMuQ数据集旨在针对跨媒体检索任务，提升多模态查询的检索效果。
如何提高图像-文本检索的效率？
可以通过关键词指导的预筛选框架来提高图像-文本检索的效率，该框架结合关键词匹配和多标签分类方法。
文章中提到的Retriever模型ReViz有什么特点？
Retriever模型ReViz直接处理文本和图像输入，并引入新的预训练任务，提升了多模态查询的知识检索能力。
跨模态对齐的图像检索问题是如何解决的？
提出了一种IRRA框架，在三个公共数据集上获得了优于现有方法的最新成果。
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