Composed Image Retrieval (CIR): Truy xuất Hình ảnh Tổng hợp là gì?

Tìm kiếm hình ảnh là một nhiệm vụ quan trọng trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như tìm kiếm trên web, thương mại điện tử và giám sát. Tuy nhiên, các hệ thống tìm kiếm hình ảnh truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý các truy vấn phức tạp, chẳng hạn như truy vấn kết hợp hình ảnh và văn bản.

Vấn đề trước khi có Composed image retrieval

Các hệ thống tìm kiếm hình ảnh truyền thống thường sử dụng các thuật toán dựa trên nội dung để tìm kiếm các hình ảnh tương tự với hình ảnh truy vấn. Tuy nhiên, các thuật toán này thường gặp khó khăn trong việc xử lý các truy vấn phức tạp, chẳng hạn như truy vấn kết hợp hình ảnh và văn bản.

Ví dụ, một truy vấn kết hợp hình ảnh và văn bản có thể là một hình ảnh của một chiếc ô tô màu đỏ và một mô tả văn bản “xe ô tô màu đỏ với bánh xe màu đen”. Truy vấn này đòi hỏi hệ thống tìm kiếm phải hiểu cả nội dung của hình ảnh và ý nghĩa của mô tả văn bản.

Khái niệm: Composed image retrieval (CIR) là gì?

Composed image retrieval (CIR) (Truy xuất hình ảnh tổng hợp) là một kỹ thuật tìm kiếm hình ảnh sử dụng một truy vấn được tạo thành từ một hình ảnh và một mô tả văn bản. Truy vấn hình ảnh cung cấp thông tin về nội dung của hình ảnh, trong khi mô tả văn bản cung cấp thông tin về cách thức chỉnh sửa hình ảnh.

Với CIR, hệ thống tìm kiếm có thể sử dụng cả thông tin từ hình ảnh và mô tả văn bản để tìm kiếm các hình ảnh phù hợp với truy vấn.

Lợi ích của Composed image retrieval

Composed image retrieval có một số lợi ích so với các hệ thống tìm kiếm hình ảnh truyền thống, bao gồm:

• Có thể xử lý các truy vấn phức tạp: CIR có thể xử lý các truy vấn kết hợp hình ảnh và văn bản, điều mà các hệ thống tìm kiếm hình ảnh truyền thống không thể làm được.
• Tăng độ chính xác: CIR có thể tăng độ chính xác của kết quả tìm kiếm bằng cách sử dụng cả thông tin từ hình ảnh và mô tả văn bản.
• Mở rộng khả năng của các hệ thống tìm kiếm hình ảnh: CIR có thể mở rộng khả năng của các hệ thống tìm kiếm hình ảnh bằng cách cho phép chúng xử lý các truy vấn phức tạp hơn.

Google hoặc các công ty tạo ảnh AI có thể tích hợp chức năng này vào các ứng dụng của họ, giúp đáp ứng được các nhu cầu với mức độ phức tạp cao hơn cho người sử dụng.

Cách hoạt động của Composed image retrieval

CIR hoạt động theo các bước sau:

1. Tách truy vấn thành hai thành phần: CIR tách truy vấn thành hai thành phần: hình ảnh và mô tả văn bản.
2. Tìm kiếm các hình ảnh tương tự với hình ảnh truy vấn: CIR sử dụng một thuật toán tìm kiếm hình ảnh để tìm kiếm các hình ảnh tương tự với hình ảnh truy vấn.
3. Lựa chọn các hình ảnh phù hợp với mô tả văn bản: CIR sử dụng một thuật toán để lựa chọn các hình ảnh phù hợp với mô tả văn bản.

Composed image retrieval sử dụng các thuật toán gì?

CIR có thể sử dụng nhiều thuật toán khác nhau để thực hiện các bước trên. Một số thuật toán thường được sử dụng bao gồm:

• Thuật toán tìm kiếm hình ảnh: Các thuật toán tìm kiếm hình ảnh thường được sử dụng để tìm kiếm các hình ảnh tương tự với hình ảnh truy vấn. Các thuật toán này thường sử dụng các mô hình học máy để tính toán độ tương tự giữa các hình ảnh.
• Thuật toán lựa chọn hình ảnh: Các thuật toán lựa chọn hình ảnh thường được sử dụng để lựa chọn các hình ảnh phù hợp với mô tả văn bản. Các thuật toán này thường sử dụng các mô hình học máy để phân tích mô tả văn bản và tìm kiếm các hình ảnh phù hợp.

Điểm hạn chế của Composed image retrieval

CIR có một số điểm hạn chế, bao gồm:

• Yêu cầu nhiều dữ liệu: CIR thường yêu cầu nhiều dữ liệu để đào tạo các thuật toán. Điều này có thể khiến việc triển khai CIR trở nên tốn kém.
• Có thể khó hiểu: CIR có thể khó hiểu đối với người dùng. Điều này có thể khiến việc sử dụng CIR trở nên kém trực quan.

Khái niệm bổ sung: Zero-Shot Composed Image Retrieval (ZS-CIR)

Nâng cao hơn của Composed image retrieval (CIR) là công nghệ Zero-Shot Composed Image Retrieval (ZS-CIR).

Zero-Shot Composed Image Retrieval (ZS-CIR) là công nghệ Truy xuất hình ảnh tổng hợp mà Không cần huấn luyện (Zero-shot). Khác với One-shot Learning hay Few-shot Learning, thì Zero-shot Learning là khả năng của mô hình trong việc dự đoán kết quả mà các đối tượng không xuất hiện trong tập dữ liệu huấn luyện, tức không cần huấn luyện.

ZS-CIR có thể đưa ra kết quả hình ảnh mà không cần thông tin data bổ sung.

Kết: Composed image retrieval (CIR) là một kỹ thuật tìm kiếm hình ảnh có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tìm kiếm hình ảnh. CIR có thể xử lý các truy vấn phức tạp, tăng độ chính xác của kết quả tìm kiếm và mở rộng khả năng của các hệ thống tìm kiếm hình ảnh.

Vietnam Pham – Click Digital

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ Quảng cáo AI, liên hệ ngay tại đây.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135
• Staking SGN: http://135web.net

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135
• Staking SGN: http://135web.net