多模型检索融合实现合成到真实行人异常搜索

该工作面向从合成数据到真实场景的文本行人异常搜索任务，采用基于 Qwen3-VL 的多模型检索融合与交叉编码器重排框架：先用多个模型做检索，再进行融合，然后用交叉编码器对候选结果重排。2026 年 10 月 26 日的 arXiv cs.CV 报道给出了该框架在 AI City Challenge 2026 Track 4 测试设置下的评测结果：94.7815% mAP、90.8493% R@1，公开榜单排名第八。该报道没有披露与早先报道相冲突的数字或说法，属于同一框架的最新榜单与指标更新。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。