图像文本联合训练的数据质量评估
在多模态大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文提供一套完整的图像-文本联合数据质量评估方案。
数据预处理流程
首先对原始数据进行清洗和标准化：
import pandas as pd
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
# 读取数据集
data = pd.read_csv('multimodal_dataset.csv')
def clean_data(df):
# 去除空值和重复项
df = df.dropna()
df = df.drop_duplicates(subset=['image_path', 'text'])
# 图像质量检查
valid_images = []
for idx, row in df.iterrows():
try:
img = cv2.imread(row['image_path'])
if img is not None and img.size > 0:
valid_images.append(idx)
except Exception:
continue
return df.iloc[valid_images]
质量评估指标
建立多维度质量评估体系：
- 图像清晰度：使用拉普拉斯算子计算图像模糊度
- 文本相关性：通过词向量相似度计算
- 语义一致性：基于预训练模型的语义匹配度
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import cv2
def evaluate_quality(df):
# 图像清晰度评估
def calculate_blur(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
laplacian_var = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
return laplacian_var
# 文本相关性评估
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df['text'])
# 计算平均清晰度和相关性得分
df['blur_score'] = df['image_path'].apply(calculate_blur)
df['similarity_score'] = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix).flatten()
return df
可复现步骤
- 准备数据集并存储为CSV格式
- 执行上述清洗和评估代码
- 根据得分筛选高质量样本
- 构建训练集：
df[df['blur_score'] > 100 & df['similarity_score'] > 0.3]
此方案可有效提升联合训练质量，确保模型学习到可靠语义信息。
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