本文介绍了一种交叉模态检索系统，通过单一网络实现图像与文本的融合检索。研究评估了该方法在MS-COCO和Flickr30K数据集上的表现，并探讨了多模态模型的发展、应用价值及面临的挑战，旨在推动图像-文本多模态模型的研究与合作。

本文介绍了一种交叉模态检索系统，利用图像和文本编码实现高效检索，避免了使用不同网络的缺点。该系统在多个数据集上评估，展示了在视频和图像检索中的优越性能，并在电子商务平台Shopee中显著提升了用户点击和订单量。

该论文提出了一种基于交叉模态检索的自动医学图像报告生成方法，通过无监督聚类和最小规则分组识别异常发现，并使用视觉-语义嵌入对齐图像和小粒度异常发现，提高了异常发现的检索和文本生成度量。