iLearn-Lab/TOIS25-Awesome-Composed-Image-Retrieval

解決する課題

このプロジェクトは、画像とテキストのフィードバックを組み合わせて類似画像を検索する Composed Image Retrieval (CIR) という急速に成長している分野の課題に取り組んでいます。2017 年から 2025 年までの 120 本以上の論文を収集し、手法ごとに整理することで、研究者が関連する研究を見つけ、最新技術を理解しやすくしています。

仕組み

このリポジトリは、属性ベースの CIR、教師あり CIR、フューショット CIR、ゼロショット CIR などのカテゴリに分類された、手作業でキュレーションされた論文とリソースのリストです。各論文のエントリには、掲載場所、年、および論文へのリンクが含まれています。また、約 10 のベンチマークデータセットにわたる統一された評価の視点を提供し、プルリクエストやイシューを通じたコミュニティの貢献を奨励することで、コレクションを最新の状態に保っています。

対象読者

コンピュータビジョン、情報検索、マルチモーダル学習の研究者、学生、実務家向けです。CIR の全体像を把握し、手法を比較し、未解決の研究課題を特定するための便利な出発点となります。

ハイライト

• 120 本以上の重要な論文 (2017–2025) の体系的な分析
• 約 10 のベンチマークデータセットにわたる統一された評価
• コミュニティの貢献により継続的に更新 (PR やイシューを歓迎)