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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。
Leveraging Large Vision-Language Model as User Intent-aware Encoder for Composed Image Retrieval
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Leveraging Medical Foundation Model Features in Graph Neural Network-Based Retrieval of Breast Histopathology Images
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Exploring Masked Autoencoders for Sensor-Agnostic Image Retrieval in Remote Sensing
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Image Retrieval Methods in the Dissimilarity Space
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Image Retrieval with Intra-Sweep Representation Learning for Neck Ultrasound Scanning Guidance
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Composed Image Retrieval for Training-Free Domain Conversion
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Saliency Map-based Image Retrieval using Invariant Krawtchouk Moments
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Pseudo-triplet Guided Few-shot Composed Image Retrieval
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Training-free Zero-shot Composed Image Retrieval via Weighted Modality Fusion and Similarity
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GlobalDoc: A Cross-Modal Vision-Language Framework for Real-World Document Image Retrieval and Classification
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参考链接
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计算机视觉
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