组合图像检索的全面综述（英文）.pdf

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AComprehensiveSurveyonComposedImageRetrieval

XUEMENGSONG,ShandongUniversity,China

HAOQIANGLIN,ShandongUniversity,China

HAOKUNWEN,HarbinInstituteofTechnology(Shenzhen),ChinaandCityUniversityofHongKong,China

BOHANHOU,ShandongUniversity,China

MINGZHUXU,ShandongUniversity,China

5LIQIANGNIE,HarbinInstituteofTechnology(Shenzhen),China

0ComposedImageRetrieval(CIR)isanemergingyetchallengingtaskthatallowsuserstosearchfortargetimagesusingamultimodal

2query,comprisingareferenceimageandamodificationtextspecifyingtheuser’sdesiredchangestothereferenceimage.Givenits

rsignificantacademicandpracticalvalue,CIRhasbecomearapidlygrowingareaofinterestinthecomputervisionandmachinelearning

acommunities,particularlywiththeadvancesindeeplearning.Tothebestofourknowledge,thereiscurrentlynocomprehensive

MreviewofCIRtoprovideatimelyoverviewofthisfield.Therefore,wesynthesizeinsightsfromover120publicationsintopconferences

andjournals,includingACMTOIS,SIGIR,andCVPR.Inparticular,wesystematicallycategorizeexistingsupervisedCIRandzero-shot

CIRmodelsusingafine-grainedtaxonomy.Foracomprehensivereview,wealsobrieflydiscussapproachesfortaskscloselyrelatedto

]CIR,suchasattribute-basedCIRanddialog-basedCIR.Additionally,wesummarizebenchmarkdatasetsforevaluationandanalyze

Mexistingsupervisedandzero-shotCIRmethodsbycomparingexperimentalresultsacrossmultipledatasets.Furthermore,wepresent

Mpromisingfuturedirectionsinthisfield,offeringpracticalinsightsforresearchersinterestedinfurtherexploration.

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