一、图文检索 图文检索(Image-text retrieval)即以文搜图和以图搜文两个任务,由于文本和图像是两种模态,所以图文检索不可避免的问题是将文本和图像两个模态的信息在不改变其内容的情况下进行对齐。 目前主流的图文检索模型主要分为:双流结构、单流结构和混流结构。 (1)单流结构:使用一个encoder编码两种模态,直接学...
图文检索(Image-text retrieval),顾名思义包含有2个子任务:图搜文(image-to-text retrieval)和文搜图(image-to-text retrieval)。但不管是哪个任务,图文检索必须解决的核心问题都是:如何将不同模态的信息做更好地理解和对齐。 为了解决这个问题,目前主流的图文检索模型结构主要分为两种:双流结构和单流结构。 (1...
本文主要介绍基于 Milvus 搭建的多模态图文检索系统。检索流程为: 1. 通过 TIRG(Text Image Residual Gating)模型将图片特征和文本特征转化为多模态特征向量。 2. 结合开源向量数据库 Milvus 对目标图像特征向量和多模态特征向量进行相似度检索。 关键技术 图像检索的关键在于图像的查询方式。不同于一般的图像检索系统...
微软在CVPR 2023发了一篇图文检索工作LexLIP,将图像和文本离散化成token并进行token之间跨模态的对齐,实现检索效率的大幅提升。 这篇文章很大程度上是将NLP中的稀疏检索工作搬到了图文匹配场景,借鉴了很多稀疏检索中的工作。 1 Sparse检索和Dense检索 LexLIP检索方法和传统的基于embedding的检索方法差异如下图。传统的检...
图文检索 接下来,我们将结合之前的推理 Embedding 结果,利用端到端机器学习 Embedding 开源库 Towhee 以及 Meta 向量数据库 Faiss ,构建一个高效的文图检索与图图检索引擎。通过在边缘设备上部署检索引擎,我们能够有效地筛选和总结推理检测结果,从而更好地进行综合统计分析。
科大讯飞申请图文检索专利，提高图文检索的准确性 金融界2025年3月18日消息，国家知识产权局信息显示，科大讯飞股份有限公司申请一项名为“图文检索方法、图文检索装置、图文检索设备以及计算机存储介质”的专利，公开号CN 119621926 A，申请日期为2024年10月。专利摘要显示，本申请提出一种图文检索方法、图文检索装置、图文...
🌟 在多个基准测试中,MagicLens取得了与SOTA方法相当或更好的结果。更令人印象深刻的是,在包含1.4M张图像的大型检索数据上进行测试时,MagicLens展现出了卓越的有效性。🚀 MagicLens不仅为图文检索领域带来了新的曙光,更开启了人工智能与图像处理交叉应用的新篇章!
在上一篇文章中,我们介绍如何用知识图谱提升稠密检索能力,本文分享 HuixiangDou 在图文检索中的软件设计考量。 软件设计 目前GitHub 上已经有很多知名 RAG 框架: Langchain:以langchain-core和langchain-community为主,提供了海量 LLM 应用样例 GraphRAG:基于多轮 LLM,从原始文本构建不同层次知识图谱 ...
简介:图文检索简介 【Task简介】 图文检索任务,指的是通过对图片和文本进行跨模态理解,建模图文之间的相似性,从而为文本检索相关图片。在当今多媒体内容占互联网信息主导的背景下,图文检索能力在学术和工业界具有重要地位,是搜索、推荐等业务领域的关键问题。构建通用性强、检索效率高、检索准确的图文检索模型,是这一任...