CaLa：用于增强组合图像检索的互补关联学习

组合图像检索（Composed Image Retrieval, CIR）是指基于图像-文本对查询来搜索目标图像的任务。尽管现有方法将CIR视为查询与目标之间的匹配问题，我们认为CIR三元组中蕴含着超出这一主关系的额外关联。在本文中，我们识别出三元组中的两种新关系，并将每个三元组建模为图节点。首先，我们提出“文本桥接图像对齐”（text-bridged image alignment）的概念，其中查询文本充当连接查询图像与目标图像的桥梁。为此，我们设计了一种基于铰链（hinge-based）的跨注意力机制，以将该关系有效融入网络学习过程。其次，我们探索了互补文本推理（complementary text reasoning），将CIR视为一种跨模态检索形式，即通过两个图像共同推断出互补的文本信息。为有效融合上述两种视角，我们设计了一种基于双注意力机制的组合模块（twin attention-based compositor）。通过将这些互补关联与显式的查询对-目标图像关系相结合，我们构建了一套全面的约束体系，用于指导CIR任务。基于上述思想，我们提出了CaLa（Complementary Association Learning for Augmenting Composed Image Retrieval）框架。我们在CIRR和FashionIQ两个基准数据集上，采用多种主干网络进行了实验验证，结果表明CaLa在组合图像检索任务中显著优于现有方法。