在图像检索领域，如何快速精准地找到目标图片一直是研究热点。传统的基于文本的检索方法难以应对草图、艺术画等多样化的查询风格。北京大学袁粒课题组联合南洋理工大学和清华自动化所的研究人员，突破性地提出了一种“通用风格检索”方法，并构建了相应的FreestyleRet框架，实现了对不同风格图像的精准检索，为图像检索技术带来了革命性的进步，极大提升了检索效率和准确性，为用户提供了更便捷、更智能的图片搜索体验。
在数字化时代，我们每天都在与海量图片打交道。但你有没有想过，如果能够通过一张草图、一幅艺术画，甚至是一张模糊不清的照片，就迅速找到我们想要的图片，那将是多么神奇的体验?北京大学的袁粒课题组与南洋理工大学、清华自动化所的研究人员们，就给我们带来了这样一个惊喜——一种全新的图像检索技术，它能够应对多样化的查询风格，无论是草图、艺术画还是低分辨率图像，都能精准匹配。
这项技术的核心，是他们提出的“通用风格检索”方法。它不同于传统的基于文本的图片检索，新方法能够处理多种查询风格，甚至是组合查询，如草图加文本，艺术画加文本等。这不仅提升了检索的灵活性，也极大地提高了检索的准确性。
为了实现这一目标，研究团队构建了两个独特的数据集:DSR（Diverse-Style Retrieval Dataset）和ImageNet-X。DSR包含了10，000张自然图片和四种检索风格的对应文本，而ImageNet-X则包含了100万张带有各种风格标注的自然图片。这两个数据集的建立，为新方法提供了丰富的训练和测试资源。
更令人兴奋的是，研究团队还提出了一个名为FreestyleRet的框架。这个框架通过提取图片风格并将其注入到检索模型中，有效解决了现有模型无法兼容不同类型检索向量的问题。FreestyleRet框架由三个主要模块组成:风格提取模块、风格空间构建模块和风格启发的提示微调模块。这些模块共同工作，使得检索模型能够理解和处理各种风格的查询向量。
在实验中，FreestyleRet框架展现出了卓越的性能。它不仅在DSR和ImageNet-X数据集上的Recall@1和Recall@5性能上取得了显著提升，而且在处理多种不同风格的查询向量时，也表现出了良好的泛化能力和扩展性。
这项研究的成果已经公开发表，并在arXiv上可以查阅到详细的论文。同时，相关的代码和数据集也已经开源，供有兴趣的研究者和开发者进一步探索和应用。
这不仅仅是图像检索领域的一次技术飞跃，更是对我们每个人日常生活的一次巨大便利。想象一下，未来无论是寻找灵感、进行学术研究还是日常娱乐，我们都将能够更加快捷、准确地找到所需的图片资源。这正是科技的力量，让一切变得可能。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.02428
这项基于“通用风格检索”的图像检索技术为未来图片搜索带来了新的可能性，其开源的代码和数据集将促进该领域进一步发展，为更多应用场景提供技术支持，开启更加便捷高效的图片搜索时代。