RegRet: Enhancing Region-Level Retrieval in Large Multimodal Models
RegRet：增强大型多模态模型中的区域级检索
🧭 多模态区域级检索 · 对比学习
Zhejiang University · Xiaohongshu Inc.
通过 Region-Aware Encoder 与多阶段对比学习，在不牺牲全局检索性能下大幅提升区域级检索
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商以图搜图/相似商品推荐场景中，用户常指定 ROI（如局部图案、纹理），全局检索易被背景干扰误召。可借鉴 Region-Aware Encoder 思路：在现有多模态编码器上增加区域特征分支，与全局特征做加权或注意力融合，输出联合表示，提升区域查询召回精度。
- 训练流程采用“局部字幕生成→区域对比学习”两阶段设计：先利用图文对自动生成区域描述构造正负样本，再对区域表示做对比微调。业务中可直接复用该 pipeline，用少量人工标注或伪标注构建区域级训练数据。
- 论文表明仅零样本推理的区域级检索能力就超过强基线，说明预训练 LMM 已隐含区域理解；若业务受限于标注，可先直接使用 LMM 区域裁剪+文本匹配做召回，再逐步用对比学习微调。
- 引入 REGMB 基准，覆盖区域-区域/区域-文本等四类任务，评估体系可参考扩展；尤其对电商搜索，可建立内部 ROI 检索评测集，量化不同模型对细粒度意图的满足度。