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利用自然语言组织非结构化图像集合
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了基于深度学习和大语言模型的图像聚类方法，包括无监督聚类框架、CLIP模型、TAC方法和Multi-MaP等。这些方法通过自我监督和外部知识显著提升了聚类效果，并在多个基准数据集上表现优越，推动了图像聚类技术的发展。
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关键要点
- 提出了一种无监督聚类框架，使用深度神经网络进行端到端学习，获得更有意义的图像特征表示。
- 基于预训练模型的图像聚类方法CLIP结合自我标注算法，取得较好效果。
- 大语言模型在半监督聚类中改善聚类效果，帮助用户在精度和成本之间进行权衡。
- 新聚类方法TAC利用外部知识作为监督信号，通过跨模态信息改进图像聚类性能。
- 基于用户指定文本条件的聚类方法，利用现代视觉语言模型和大型语言模型，显著优于基准方法。
- Multi-MaP方法利用多模态代理学习过程，提取一致的文本和图像嵌入，优于最先进的方法。
- SecViT方法结合全球注意力机制和视觉变换器，证明其在多种图像任务中的有效性。
- TGAICC方法通过提示引导不同聚类的发现，表现出优于基于图像和文本的基准结果。
- DXMC框架结合外部文本信息和双层跨模态对比学习，显著提高聚类性能。
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延伸问答
无监督聚类框架是如何提升图像特征表示的？
无监督聚类框架通过深度神经网络进行端到端学习，结合自我监督任务，获得更有意义的图像特征表示。
CLIP模型在图像聚类中有什么优势？
CLIP模型结合自我标注算法，能够在图像聚类中取得较好的效果，提升聚类性能。
大语言模型如何改善半监督聚类的效果？
大语言模型通过在输入特征和聚类过程中加入，显著改善聚类效果，并帮助用户在精度和成本之间进行权衡。
TAC方法是如何利用外部知识进行聚类的？
TAC方法利用外部知识作为监督信号，通过文本和图像模态的相互作用来改进聚类性能。
Multi-MaP方法的主要特点是什么？
Multi-MaP方法利用多模态代理学习过程，提取一致的文本和图像嵌入，能够有效捕捉用户兴趣并识别相关聚类。
DXMC框架如何提高聚类性能？
DXMC框架通过构建语义空间，结合外部文本信息和双层跨模态对比学习，显著提高了聚类性能。
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