重排序

G-MIXER：基于测地线混合的隐式语义扩展与显式语义重排序用于零样本组合图像检索

G-MIXER: Geodesic Mixup-based Implicit Semantic Expansion and Explicit Semantic Re-ranking for Zero-Shot Composed Image Retrieval

对做视觉-语言检索的人，这篇给出了一个免训练范式：用测地线插值在参考图特征与文本特征之间按多个混合比例生成组合查询，从而显式建模查询的隐式语义并扩大候选多样性，再用 MLLM 生成的显式描述做重排序；这套「隐式扩展+显式重排」的两阶段思路可直接迁移到其他跨模态检索与组合式查询任务。