视觉检索（Visual Retrieval）是一个涉及计算机视觉和图像处理的技术领域，主要目标是从大量的视觉数据中找到与查询图像或视频相关的内容。视觉检索技术在多个领域都有广泛应用，如医疗图像分析、安全监控、机器人视觉、电子商务等。

视觉检索适用于电子商务直播销售领域，特别是直播产品检索（Live Product Retrieval, LPR）。这里使用的技术包括：

1. 文本引导的注意机制：这种机制使用销售人员的语言内容来引导模型关注目标产品，从而能够在复杂的背景中准确识别和突出显示目标产品。这有助于模型忽略背景噪声并集中于重要的视觉信息。

2. 长距离时空图网络：设计用来处理视频数据中的时空错位问题。这种网络通过实例级交互和帧级匹配，解决了直播视频中因图像异质性（即直播图像与商店标准图像的差异）带来的挑战。

3. 多模态难例挖掘：这是一个高级技术，旨在训练模型识别那些外观高度相似但具有微妙视觉差异的产品。这对于提高模型在复杂电子商务环境中的准确性至关重要。

视觉检索的意义在于提供一种高效的方式来处理和解析大量的视觉信息，使得用户可以快速准确地找到他们需要的信息或产品。在电子商务直播销售中，这意味着可以提高消费者的购物体验，增强销售效率，并最终推动销售业绩的提升。通过使用先进的计算机视觉技术，可以更好地理解和利用直播视频中的内容，为消费者提供更加精准和个性化的购物建议。

论文作者：Xiaowan Hu,Yiyi Chen,Yan Li,Minquan Wang,Haoqian Wang,Quan Chen,Han Li,Peng Jiang

作者单位：Tsinghua University, Shenzhen;Kuaishou Technology

论文链接：http://arxiv.org/abs/2407.16248v1

项目链接：https://github.com/Huxiaowan/SGMN

内容简介：

1）方向：视觉检索

2）应用：电子商务直播销售

3）背景：随着电子商务的快速扩展，越来越多的消费者习惯通过直播进行购买。在这种环境中，准确识别销售人员推销的产品，即直播产品检索（LPR），成为一个基础且艰巨的挑战。LPR任务面临三个主要问题：1) 识别背景中干扰产品的目标产品；2) 视频图像异质性，即直播中展示的产品外观通常与商店中的标准产品图像差异显著；3) 店铺中存在许多具有细微视觉差异的混淆产品。

4）方法：为应对这些挑战，作者提出了时空图谱多模态网络（SGMN）。首先，采用文本引导的注意机制，通过销售人员的语言内容引导模型关注目标产品，突出其重要性以区别于背景中的杂乱产品。其次，设计了长距离时空图网络，实现实例级交互和帧级匹配，以解决视频图像异质性引起的错位问题。第三，提出了多模态难例挖掘，帮助模型在视频-图像-文本领域区分具有细微特征的高度相似产品。

5）结果：大量的定量和定性实验，证明了所提出的SGMN模型在性能上优于现有的最先进方法，且超越幅度显著。相关代码：https://github.com/Huxiaowan/SGMN。