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再比如多模态检索模型MARVEL#xff0c;在所有基准上实现SOTA…关注各大顶会的同学们都知道今年多模态相关的主题可谓是火爆非常有许多突破性成果被提出比如最新的多模态检索增强框架MORE生成性能猛超GPT-4
再比如多模态检索模型MARVEL在所有基准上实现SOTA可见相比传统单一模态检索这种多模态检索更具优势不仅能提供更全面、更准确的检索结果也能帮助我们提升工作效率。
目前多模态检索逐渐成为了研究焦点因为它的全面性、准确性和灵活性在多个领域比如图像检索、医疗诊断等都很有用武之地是个拥有广泛应用前景的热门方向。
因此对论文er来说这也是个很好的发文选择。为了帮助各位快速了解这个方向的最新动态我整理好了10篇多模态检索今年最新的论文给各位作参考代码基本都有。
论文原文开源代码需要的同学看文末
MORE: Multi-mOdal REtrieval Augmented Generative Commonsense Reasoning
方法论文提出了一种多模态检索增强框架MORE通过结合文本和图像增强语言模型的常识能力填补了现有研究在有效利用视觉数据方面的空白采用跨注意力机制和软提示技术从多模态检索结果中提取有用信息并在CommonGen任务中显著提升了生成性能超越了GPT-3.5和GPT-4。 创新点 创新性地结合文本和图像来增强语言模型的常识能力。 通过跨注意力机制加权多模态结果提取有用信息并忽略噪声。 引入查询丢弃训练策略促使模型有效利用检索增强输入。 使用无关结果进行训练指导模型在不必要时忽略检索输入。 MARVEL: Unlocking the Multi-Modal Capability of Dense Retrieval via Visual Module Plugin
方法论文提出了多模态检索模型MARVEL通过视觉模块插件与训练良好的密集检索器结合并采用图像-标题对比训练预训练视觉模块以在跨模态文档编码中统一图像和文本解决模态差异实现了在所有基准上的最先进性能。 创新点 MARVEL通过视觉模块插件整合视觉模块与T5-ANCE文本检索模型。 提出了视觉模块的图像-字幕对比预训练方法适配视觉模块。 在微调过程中仅优化语言模型参数提升多模态检索效果。 基于ClueWeb22构建了大规模多模态检索基准数据集。 VISTA: Visualized Text Embedding For Universal Multi-Modal Retrieval
方法论文提出了一种新的嵌入模型VISTA基于灵活的架构和两种数据生成策略通过多阶段训练算法有效提升多模态表示能力填补了文本和图像联合表示研究的空白实验结果表明在多种多模态检索任务中VISTA表现优异尤其在零样本和监督情境下。 创新点 引入了一种灵活的模型架构将强大的文本编码器与图像理解能力相结合通过视觉标记嵌入实现深度的文本和图像数据融合。 开发了两个创新的自动生成图像-文本组合数据集的管道确保了大规模高质量的数据用于多模态嵌入模型的训练。 引入了一种两阶段的训练算法首先利用大量弱标记数据对视觉标记嵌入与文本编码器进行对齐。 SciMMIR: Benchmarking Scientific Multi-modal Information Retrieval
方法论文介绍了一个名为SciMMIR的多模态信息检索MMIR基准测试它专注于科学领域的图像-文本配对。该基准测试通过利用开放获取的论文集合提取了与科学领域相关的数据构建了一个包含530K精心策划的图像-文本对的数据集。 创新点 创建了一个针对科学领域多模态信息检索的新基准测试集SciMMIR。 对图像和文本对进行了详细的层次化标注以便于更细致的性能评估。 对多个模型进行了零样本和微调评估探索了OCR技术在提升检索性能中的作用。 关注下方《学姐带你玩AI》
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