多模态模型测试中的数据集划分

多模态模型测试中的数据集划分

在多模态大模型的架构设计中，数据集划分是影响模型性能的关键环节。本文将对比分析两种主流的数据划分方案：基于样本的划分和基于特征的划分。

方案一：传统样本划分

这是最基础的方法，按照固定比例（如8:1:1）对图像-文本对进行随机划分。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

def traditional_split(data_pairs, train_ratio=0.8, val_ratio=0.1):
    # 数据准备
    images, texts = zip(*data_pairs)
    
    # 第一次划分
    train_val_test = train_test_split(
        list(range(len(data_pairs))),
        test_size=1-train_ratio-val_ratio,
        random_state=42
    )
    
    # 第二次划分
    train_idx, temp_idx = train_test_split(
        train_val_test[0],
        test_size=val_ratio/(train_ratio+val_ratio),
        random_state=42
    )
    
    return {
        'train': [data_pairs[i] for i in train_idx],
        'val': [data_pairs[i] for i in temp_idx[:len(temp_idx)//2]],
        'test': [data_pairs[i] for i in temp_idx[len(temp_idx)//2:]]
    }

方案二：特征引导划分

针对多模态特性，我们引入了基于文本和图像特征的聚类划分方法。

from sklearn.cluster import KMeans
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import cv2

# 特征提取函数
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 图像特征提取（使用预训练模型）
def extract_image_features(image_path):
    # 实现图像特征提取逻辑
    pass

# 多模态特征聚类划分
def feature_guided_split(data_pairs, n_clusters=10):
    # 提取文本特征
    texts = [pair[1] for pair in data_pairs]
    text_features = model.encode(texts)
    
    # 提取图像特征
    image_features = []
    for pair in data_pairs:
        features = extract_image_features(pair[0])
        image_features.append(features)
    
    # 聚类
    combined_features = np.concatenate([text_features, image_features], axis=1)
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42)
    clusters = kmeans.fit_predict(combined_features)
    
    # 按聚类结果划分
    split_data = {i: [] for i in range(n_clusters)}
    for i, cluster in enumerate(clusters):
        split_data[cluster].append(data_pairs[i])
    
    return split_data

实验对比

通过在COCO和Flickr30k数据集上的实验，我们发现特征引导划分在以下方面表现更优：

1. 类别分布均衡性：避免了某些语义类别的样本过少或过多
2. 训练稳定性：减少因数据分布不均导致的梯度震荡
3. 模型泛化能力：提高跨域测试效果

建议在实际架构设计中，先使用特征引导划分保证数据质量，再结合传统划分进行最终验证。