多模态复合编辑与检索综述

主要观点总结

本文是一篇关于多模态复合检索的全面综述，文章深入探讨了多模态复合编辑与检索的相关内容，涵盖了图文复合编辑、图文复合检索及其他多模态复合检索的应用场景、方法、基准、实验以及未来方向。文章指出，随着数据量和复杂性的增加，多模态复合检索在信息科学、人工智能以及跨学科应用中的潜力和研究价值日益凸显。

关键观点总结

关键观点1: 多模态复合检索的重要性和挑战

随着信息跨越不同模态且种类繁多，理解和利用多种数据类型来改进检索系统是研究的关键点之一。多模态复合检索集成了文本、图像、音频等多种模态，以提供更精准、个性化和上下文相关的结果。然而，随着新的挑战不断涌现，仍需要进行全面、系统的分析。

关键观点2: 多模态复合检索的方法和进展

文章系统整理了多模态复合检索的方法，包括图文复合编辑、图文复合检索以及其他多模态复合检索。涉及的技术如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）网络、Vision Transformer (ViT)、Swin Transformer等被用来提高图像检索性能。此外，视觉-语言预训练（VLP）也在图像理解和检索任务中发挥了重要作用。

关键观点3: 文献收集策略和分类

为了确保对多模态复合检索的全面概述，文章采用了一种系统的搜索策略，涵盖了广泛的相关文献。文献被分类为图文复合编辑、图文复合检索和其他多模态复合检索三类，以帮助理解这一主题，并为未来的研究提供参考。

关键观点4: 文章的贡献

本文的贡献在于为多模态复合检索领域提供了全面的综述，系统组织了研究成果、技术方法、基准和实验，帮助理解这一主题。此外，文章还解决了多模态复合检索中的挑战和未解问题，识别了新兴趋势并提出了可行的未来研究方向。

文章预览

在现实世界中，信息跨越不同模态且种类繁多，理解并利用多种数据类型来改进检索系统是研究的关键重点之一。多模态复合检索集成了文本、图像、音频等多种模态，以提供更精准、个性化和上下文相关的结果。为了促进对这一有前景方向的深入理解，本综述深入探讨了多模态复合编辑与检索，涵盖了图文复合编辑、图文复合检索及其他多模态复合检索。本文系统整理了应用场景、方法、基准、实验以及未来方向。在大模型时代，多模态学习是一个热门话题，同时也见证了《PAMI》期刊上关于多模态学习和视觉-语言模型与Transformers的若干综述的发表。据我们所知，本综述是首个关于多模态复合检索的全面文献回顾，是对现有多模态融合综述的及时补充。为了帮助读者快速跟踪这一领域的进展，我们为本综述建立了项目页面，访问地址为： https://gi ………………………………