图像文本联合训练的数据预处理技巧

图像文本联合训练的数据预处理技巧

在多模态大模型架构设计中，图像文本联合训练的数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的预处理流程和融合方案。

数据准备阶段

首先需要构建统一的数据集格式，建议使用以下结构：

{dataset_root}/
├── images/
│   ├── 00001.jpg
│   ├── 00002.png
│   └── ...
└── captions/
    ├── 00001.json
    └── 00002.json

图像预处理流程

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

class MultimodalPreprocessor:
    def __init__(self):
        self.image_transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((224, 224)),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
                                std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])
    
    def preprocess_image(self, image_path):
        image = Image.open(image_path).convert('RGB')
        return self.image_transform(image)

文本预处理方案

from transformers import BertTokenizer

class TextPreprocessor:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
        
    def preprocess_text(self, text):
        # 添加特殊标记
        encoded = self.tokenizer(
            text,
            padding='max_length',
            truncation=True,
            max_length=128,
            return_tensors='pt'
        )
        return encoded

联合训练数据构建

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class MultimodalDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_paths, texts):
        self.image_paths = image_paths
        self.texts = texts
        self.preprocessor = MultimodalPreprocessor()
        
    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)
    
    def __getitem__(self, idx):
        # 图像处理
        image = self.preprocessor.preprocess_image(self.image_paths[idx])
        
        # 文本处理
        text = self.preprocessor.preprocess_text(self.texts[idx])
        
        return {
            'image': image,
            'text': text
        }

通过上述流程，可以确保图像和文本数据在进入模型前保持一致的格式和维度，为后续的联合训练奠定坚实基础。