論文の概要: MELT: Improve Composed Image Retrieval via the Modification Frequentation-Rarity Balance Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29291v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 05:52:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.180234
• Title: MELT: Improve Composed Image Retrieval via the Modification Frequentation-Rarity Balance Network
• Title（参考訳）: MELT:Modification Frequentation-Rarity Balance Networkによる合成画像検索の改善
• Authors: Guozhi Qiu, Zhiwei Chen, Zixu Li, Qinlei Huang, Zhiheng Fu, Xuemeng Song, Yupeng Hu,
• Abstract要約: Composed Image Retrieval (CIR)は、参照画像と修正テキストをクエリとして使用して、ターゲット画像を取得する。 CIR法は,(1)希少なサンプル陰性化につながる周波数バイアス,(2)強い負のサンプルやノイズからの干渉に対する類似性スコアの感受性の2つの限界に直面している。 本稿では,修正フレレントレーション・リアリティ・バランス・ネトワークMELTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.61012653883818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Composed Image Retrieval (CIR) uses a reference image and a modification text as a query to retrieve a target image satisfying the requirement of ``modifying the reference image according to the text instructions''. However, existing CIR methods face two limitations: (1) frequency bias leading to ``Rare Sample Neglect'', and (2) susceptibility of similarity scores to interference from hard negative samples and noise. To address these limitations, we confront two key challenges: asymmetric rare semantic localization and robust similarity estimation under hard negative samples. To solve these challenges, we propose the Modification frEquentation-rarity baLance neTwork MELT. MELT assigns increased attention to rare modification semantics in multimodal contexts while applying diffusion-based denoising to hard negative samples with high similarity scores, enhancing multimodal fusion and matching. Extensive experiments on two CIR benchmarks validate the superior performance of MELT. Codes are available at https://github.com/luckylittlezhi/MELT.
• Abstract（参考訳）: Composed Image Retrieval (CIR)は、参照画像と修正テキストをクエリとして使用し、「テキスト命令に従って参照画像を変更する」という要求を満たすターゲット画像を取得する。 しかし, 既存のCIR法では, 1) 周波数バイアスが 'Rare Sample Neglect'' につながること, (2) 強い負のサンプルやノイズからの干渉に対する類似度スコアの感受性の2つの制限に直面している。 これらの制約に対処するため、非対称な非対称な意味的局所化と強陰性サンプルによる頑健な類似性推定という2つの重要な課題に直面した。 これらの課題を解決するために、修正フレアリティのbaLance neTwork MELTを提案する。 MELTは、多モーダルな文脈における希少な修正セマンティクスに注意を向け、高い類似度スコアを持つ強い負のサンプルに拡散に基づくデノナイジングを適用し、マルチモーダル融合とマッチングを強化する。 2つのCIRベンチマークの大規模な実験により、MELTの優れた性能が検証された。 コードはhttps://github.com/luckylittlezhi/MELTで公開されている。

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