摘要
组合图像检索（Composed Image Retrieval, CoIR）任务涉及将图像和文本模态结合的查询，使用户能够更有效地表达其意图。然而，当前的CoIR数据集规模与其他视觉与语言（Vision and Language, V&L）数据集相比要小几个数量级。此外，这些数据集中的一些存在明显的问题，例如查询中包含冗余模态。为了解决这些问题，我们引入了大规模组合图像检索（Large Scale Composed Image Retrieval, LaSCo）数据集，这是一个比现有数据集大十倍的新CoIR数据集。在LaSCo上进行预训练显示了显著的性能提升，即使是在零样本情况下也是如此。此外，我们提出了一种新的分析CoIR数据集和方法的途径，该方法可以检测查询中的模态冗余或必要性。我们还介绍了一种新的CoIR基线模型——交叉注意力驱动的移位编码器（Cross-Attention driven Shift Encoder, CASE）。这一基线模型通过交叉注意力模块实现模态的早期融合，并在训练过程中引入了一个额外的辅助任务。实验结果表明，这种新的基线模型在诸如FashionIQ和CIRR等已建立的基准测试中超越了现有的最先进方法。