跨模态检索

跨模态检索（Cross-modal retrieval）的出现背景可以追溯到信息检索的早期阶段，当时主要针对的是文本、图片等单一模态的信息检索。随着多媒体技术的发展，越来越多的信息以多种形式呈现，如图像、视频、语音、文本、音乐等。在这些多模态数据中，包含着丰富的信息，而将这些信息有效地整合起来，可以为用户提供更为丰富、准确、全面的检索结果。

因此，跨模态检索技术的出现是为了解决多模态数据的信息检索问题，它可以通过不同模态之间的相互转换，将用户在一个模态中输入的信息与其他模态中的信息进行匹配，从而实现更精准、全面、准确的检索。跨模态检索技术已经被广泛应用于图像检索、视频检索、音乐检索等领域，成为了信息检索领域的一个热点研究方向。

跨模态技术历史演变

跨模态搜索最早可以追溯哦到1997年CBMI的成立。

1997年：CBMI（Content-Based Multimedia Information Retrieval，内容为基础的多媒体信息检索）国际会议成立，开始研究跨模态检索技术。
2000年：第一次CBMI会议，对跨模态检索技术进行了广泛探讨和研究。
2003年：跨模态检索开始应用于实际应用中，比如图像和文本之间的跨模态检索。
2006年：研究者开始尝试将跨模态检索应用于音频和文本之间的检索，如通过分析音频信号的音调和语速，将其与文本信息进行匹配。
2010年：跨模态检索技术开始在视频检索中得到应用，如通过视频中的图像、语音、文本等信息进行跨模态检索。
2012年：Facebook发布了一个名为DeepFace的人脸识别系统，该系统通过将图片中的像素转换为人脸特征向量，进而进行跨模态检索。
2015年：Google推出了一个名为TensorFlow的深度学习框架，该框架对跨模态检索的研究和应用有着重要贡献。
2018年：跨模态检索技术开始应用于音乐检索，如通过对歌曲的音频信号进行处理，将其与歌词进行匹配。

跨模态技术常用方法

跨模态检索技术的常用技术包括以下几种

特征提取

对不同模态的数据进行特征提取，将其转化为数值型向量表示，方便进行跨模态检索。常见的特征提取方法包括深度学习、传统的机器学习方法和基于统计的方法。

特征融合

将不同模态的特征进行融合，构建一个多模态的特征空间，以便进行跨模态匹配。常见的特征融合方法包括线性加权融合、张量分解等方法。

相似度度量

对于不同模态的特征，需要计算它们之间的相似度，以便进行跨模态匹配。常见的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等方法。

跨模态匹配

将用户在一个模态中输入的信息，与其他模态中的信息进行匹配，以便得到跨模态的检索结果。常见的跨模态匹配方法包括基于相似度的匹配和基于机器学习的匹配等方法。

模态转换

将不同模态之间的数据进行转换，如将图像转化为文本或音频，或将文本转化为图像或音频等。常见的模态转换方法包括基于深度学习的方法和基于传统机器学习的方法。

这些技术通常都会被综合运用，以便构建一个更为有效、精准的跨模态检索系统。

一个文字搜索图片系统的实现思路

一种基于CLIP模型的文字搜索图片的跨模态检索系统的实现方式

数据准备：使用COCO数据集和对应的标注文件，对每张图片的标注信息进行提取和处理，生成文本数据集。
模型准备：下载预训练的CLIP模型，安装相关的Python库，包括torch、torchvision和transformers。
特征提取：使用CLIP模型对每张图片和对应的文本描述信息进行特征提取。对于图片，使用CLIP模型的encode_image函数获取图片的特征向量；对于文本，使用CLIP模型的encode_text函数获取文本的特征向量。
特征融合：将每张图片和对应的文本描述信息的特征向量进行拼接，得到一个多模态特征向量。可以使用numpy库进行向量的拼接和加权。
检索：对于给定的查询文本，计算其与每张图片的相似度分数，可以使用余弦相似度计算相似度分数。
结果展示：将分数最高的前N张图片展示给用户，可以使用matplotlib库进行图片的展示。

使用CLIP模型进行特征提取和特征融合的代码

import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

# 加载CLIP模型
model_name = 'openai/clip-vit-base-patch32'
model = CLIPModel.from_pretrained(model_name)
processor = CLIPProcessor.from_pretrained(model_name)

# 加载图片和文本描述信息
image_path = 'example.jpg'
text = 'A black cat sitting on a white chair'

# 图片特征提取
image = Image.open(image_path)
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
image_features = model.encode_image(inputs.pixel_values)

# 文本特征提取
text_features = model.encode_text(processor(text=text, return_tensors="pt").input_ids)

# 特征融合
multimodal_features = torch.cat((image_features, text_features), dim=1)

使用余弦相似度进行检索

# 加载图片和对应的文本描述信息
images_path = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
texts = ['A black cat sitting on a white chair', 'A brown dog running in a green field', 'A yellow bird standing on a branch']

# 计算相似度
scores = []
for i in range(len(images_path)):
    # 图片特征提取
    image = Image.open(images_path[i])
    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
    image_features = model.encode_image(inputs.pixel_values)

    # 文本特征提取
    text_features = model.encode_text(processor(text=texts[i], return_tensors="pt").input_ids)

    # 特征融合
    multimodal_features = torch.cat((image_features, text_features), dim=1)

    # 计算相似度
    score = torch.nn.functional.cosine_similarity(query_features, multimodal_features).item()
    scores.append(score)

# 按相似度排序
result = [(images_path[i], scores[i]) for i in range(len(scores))]
result = sorted(result, key=lambda x: x[1], reverse=True)

参考文献

开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 2 月更文挑战」的第 19 天，点击查看活动详情

跨模态检索初探