論文の概要: Hierarchical Scheduling for Multi-Vector Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08976v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 03:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.096014
• Title: Hierarchical Scheduling for Multi-Vector Image Retrieval
• Title（参考訳）: 多ベクトル画像検索のための階層的スケジューリング
• Authors: Maoliang Li, Ke Li, Yaoyang Liu, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Yinjun Wu, Xiang Chen,
• Abstract要約: HiMIRは画像検索のための効率的なスケジューリングフレームワークである。 本稿では,画像オブジェクトのアライメントを高めるために,複数の中間粒度を用いた新しい階層的パラダイムを提案する。 実験により,HMIRは精度を向上するだけでなく,既存のMVRシステムに比べて最大3.5倍の計算量を削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.023146933530484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To effectively leverage user-specific data, retrieval augmented generation (RAG) is employed in multimodal large language model (MLLM) applications. However, conventional retrieval approaches often suffer from limited retrieval accuracy. Recent advances in multi-vector retrieval (MVR) improve accuracy by decomposing queries and matching against segmented images. They still suffer from sub-optimal accuracy and efficiency, overlooking alignment between the query and varying image objects and redundant fine-grained image segments. In this work, we present an efficient scheduling framework for image retrieval - HiMIR. First, we introduce a novel hierarchical paradigm, employing multiple intermediate granularities for varying image objects to enhance alignment. Second, we minimize redundancy in retrieval by leveraging cross-hierarchy similarity consistency and hierarchy sparsity to minimize unnecessary matching computation. Furthermore, we configure parameters for each dataset automatically for practicality across diverse scenarios. Our empirical study shows that, HiMIR not only achieves substantial accuracy improvements but also reduces computation by up to 3.5 times over the existing MVR system.
• Abstract（参考訳）: ユーザ固有のデータを効果的に活用するために、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)アプリケーションに検索拡張生成(RAG)を用いる。 しかし,従来の検索手法では精度が低い場合が多い。 MVR(Multi-vector Search)の最近の進歩は、クエリの分解とセグメント画像とのマッチングによって精度を向上させる。 クエリとさまざまなイメージオブジェクトのアライメントと、冗長なきめ細かいイメージセグメントを見渡して、サブ最適精度と効率に悩まされている。 本研究では,画像検索のための効率的なスケジューリングフレームワークであるHiMIRを提案する。 まず,画像オブジェクトのアライメントを高めるために,複数の中間粒度を用いた新しい階層的パラダイムを提案する。 第2に、階層間の類似性一貫性と階層空間性を利用して、検索における冗長性を最小化し、不要なマッチング計算を最小化する。 さらに,さまざまなシナリオにまたがって,各データセットのパラメータを自動的に設定する。 実験により,HMIRは精度を向上するだけでなく,既存のMVRシステムに比べて最大3.5倍の計算量を削減できることがわかった。

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