[논문리뷰] Benchmarking Composed Image Retrieval for Applied Earth Observation본 논문은 Earth Observation(EO) 아카이브 탐색 시 사용자의 구체적인 의도를 반영하기 어려운 기존의 단일 모달(이미지 혹은 텍스트) 검색 방식의 한계를 해결하고자 한다.#Review#Remote Sensing Image Retrieval#Composed Image Retrieval#Multimodal Retrieval#Vision-Language Models#Earth Observation#Benchmarking2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Composed Image Retrieval Evaluation: A Fine-Grained Benchmark from Image Editing기존 Composed Image Retrieval (CIR) 벤치마크의 한계, 즉 제한된 쿼리 범주, 실제 시나리오의 다양성 부족, 모호한 범주 정의, 모달리티 편향 등을 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Composed Image Retrieval#Fine-Grained Evaluation#Image Editing#Benchmark#Multimodal LLM#Synthetic Data#Compositional Reasoning2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] XR: Cross-Modal Agents for Composed Image RetrievalAI 시대의 Composed Image Retrieval (CIR)에서 기존 유사성 기반 패러다임의 한계를 극복하고, 레퍼런스 이미지와 텍스트 수정 사항을 통합하는 데 필요한 교차-모달 추론 능력 을 향상시키는 것이 목표입니다.#Review#Composed Image Retrieval#Cross-Modal Agents#Multimodal Reasoning#Training-free Framework#Information Retrieval#Agentic AI#Progressive Retrieval2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중