多模态特征融合技术实战分享

多模态特征融合技术实战分享

在大模型训练中，多模态数据的特征融合是提升模型性能的关键环节。本文将分享一种基于注意力机制的多模态特征融合方法，适用于图像和文本数据的联合建模。

融合策略

我们采用交叉注意力机制实现视觉-文本模态间的特征交互。具体步骤如下：

1. 特征提取：使用ResNet-50提取图像特征，BERT模型提取文本特征
2. 特征对齐：将不同维度的特征映射到统一维度空间
3. 注意力融合：通过交叉注意力机制计算模态间相关性

代码实现

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class MultimodalFusion(nn.Module):
    def __init__(self, text_dim, image_dim, fusion_dim=768):
        super().__init__()
        self.text_proj = nn.Linear(text_dim, fusion_dim)
        self.image_proj = nn.Linear(image_dim, fusion_dim)
        self.cross_attn = nn.MultiheadAttention(fusion_dim, num_heads=8)
        
    def forward(self, text_features, image_features):
        # 特征投影
        text_emb = self.text_proj(text_features)  # [seq_len, batch, dim]
        image_emb = self.image_proj(image_features)  # [img_size, batch, dim]
        
        # 交叉注意力融合
        fused_text, _ = self.cross_attn(text_emb, image_emb, image_emb)
        fused_image, _ = self.cross_attn(image_emb, text_emb, text_emb)
        
        return fused_text, fused_image

数据预处理建议

• 图像数据需统一尺寸(224x224)并归一化处理
• 文本数据去除特殊字符，使用分词器进行tokenize
• 确保模态间样本对齐，避免数据错位

该方法已在多个多模态任务中验证有效性，可作为大模型训练的基础特征工程方案。