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从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR），利用文本描述的方式描述图像的特征，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后，出现了对图像的内容语义，如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术，即基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval，简称CBIR）技术。CBIR属于基于内容检索（Content-based Retrieval，简称CBR）的一种，CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。
Exploring Multi-Modal Large Language Models and Two-Stage Fine-Tuning for Fashion Image Retrieval
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LARE: Low-Attention Region Encoding for Text-Image Retrieval
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Show, Don't Ask: Generative Visual Disambiguation for Composed Image Retrieval with Turn-Valid Coverage
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CIPER: A Unified Framework for Cross-view Image-retrieval and Pose-estimation
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Bridging the Modality Gap in Forensic Image Retrieval
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VietFashion: Benchmarking Sketch-Text Composed Image Retrieval for Cultural Outfits
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Geometric Analysis of Self-Supervised Vision Representations for Semantic Image Retrieval
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NeedleDB: A Generative-AI Based System for Accurate and Efficient Image Retrieval using Complex Natural Language Queries
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参考链接
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