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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。
VisRet: Visualization Improves Knowledge-Intensive Text-to-Image Retrieval
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Learning Visual Hierarchies in Hyperbolic Space for Image Retrieval
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Anomaly Detection by Effectively Leveraging Synthetic Images
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Through the PRISm: Importance-Aware Scene Graphs for Image Retrieval
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Soft Filtering: Guiding Zero-shot Composed Image Retrieval with Prescriptive and Proscriptive Constraints
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Towards Natural Language-Based Document Image Retrieval: New Dataset and Benchmark
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Leveraging Lightweight Entity Extraction for Scalable Event-Based Image Retrieval
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Beyond Pixels: A Training-Free, Text-to-Text Framework for Remote Sensing Image Retrieval
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Instance-Level Composed Image Retrieval
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Acquisition of interpretable domain information during brain MR image harmonization for content-based image retrieval
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Highlighting What Matters: Promptable Embeddings for Attribute-Focused Image Retrieval
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Embedding the Teacher: Distilling vLLM Preferences for Scalable Image Retrieval
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Automatic Synthesis of High-Quality Triplet Data for Composed Image Retrieval
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参考链接
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