ACM MM 2023 Workshop｜多模态信息检索研讨会
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摘要：
信息检索 (IR) 是一项基本技术，旨在从文档、网页或其他来源的集合中获取信息。虽然传统的基于文本的 IR 取得了巨大的成功，但不同模式（即文本、图像、音频和视频）的各种数据源的利用不足会阻碍 IR 技术的全面发展，从而限制其在 IR 中的应用。真实世界。近年来，深度多模态学习的快速发展为推进多模态 IR 铺平了道路。受益于各种数据类型和模态，一些最新的流行技术被发明出来，以显示对多模态和 IR 学习的极大促进，例如 CLIP、ChatGPT、GPT4 等。在 IR 的背景下，深度多模态学习显示出突出的潜力 提高检索系统的性能，使它们能够更好地理解和处理它们遇到的各种类型的数据。鉴于多模式授权的 IR 显示出的巨大潜力，相关方向仍然存在未解决的挑战和悬而未决的问题。通过本次研讨会，我们的目标是为学者、从业者和其他感兴趣的各方提供一个讨论多模态 IR 的平台。
Workshop主页：
https://videorelation.nextcenter.org/MMIR23/
时间节点：
Paper Submission: July 6, 2023 (AoE)
Notification of Acceptance: July 30, 2023 (AoE)
Camera-ready Submission: August 6, 2023 (AoE)
Workshop dates: October 28, 2023 - November 3, 2023 (AoE)
主题：
可能的主题列表包括但不限于：
图像-文本多模态学习与检索；例如
- 视觉-语言对齐分析
- 多模态融合和嵌入
- 视觉-语言预训练
- 结构化视觉语言学习
-常识感知视觉语言学习
视频文本理解与检索；例如
- 视频文本检索
- 视频（语料库）时刻检索
- 视频关系检测
- 视频问答
- 视频对话
对话多模式检索；例如
- 对话中的多媒体预训练
- 多媒体搜索和推荐
- 多模式响应生成
- 以用户为中心的对话检索
- ChatGPT\&Visual-GPT 及以后的新应用
可靠的多模式检索；例如
- 可解释的多模式检索
- ChatGPT 等大型模型的典型故障
- 对抗性攻击和防御
- 新的评估指标
多媒体检索应用；例如
- 基于多模态的推理
- 未公开的图片说明
- 多模态信息抽取
- 多模态翻译
- 针对 IR 的面向意见/情感的多模态分析
提交：
页数不超过8页，限制包括图表和附录，但参考文献不限。提交的内容应以英文撰写，并根据当前的 ACM 两栏会议格式进行格式化。作者负责匿名提交。合适的 LaTeX、Word 和 Overleaf 模板可从 ACM 网站获得（使用 LaTeX 的“sigconf”会议记录模板和 Word 的临时模板）。
投稿链接：
https://openreview.net/group?id=acmmm.org/ACMMM/2023/Workshop/MMIR
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