多模态大模型测试中的数据集划分方法分享

在多模态大模型（如CLIP、BLIP等）的测试阶段，数据集划分直接影响模型性能评估的可靠性。本文将分享一种可复现的数据集划分方案。

核心思路

为避免测试集泄露训练信息，采用基于样本ID的分层抽样策略。具体来说，按照样本的唯一标识符（如图片文件名、文本ID）进行划分，确保同一数据源不会同时出现在训练和测试集中。

实现步骤

准备数据索引：

import pandas as pd
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = []
for root, dirs, files in os.walk('image_folder'):
    for file in files:
        if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'):
            data.append({'image_id': file.split('.')[0], 'image_path': os.path.join(root, file)})
            
df = pd.DataFrame(data)

划分数据集：

# 基于图片ID进行分层划分
train_df, test_df = train_test_split(
    df,
    test_size=0.15,
    stratify=df['image_id'].str[:5],  # 使用前5位作为分层依据
    random_state=42
)

构建联合数据集：

# 确保文本和图像数据对齐
merged_df = train_df.merge(text_df, left_on='image_id', right_on='id')

该方法确保了模型测试时的公平性和可复现性，适用于图像-文本联合训练场景。

Yvonne456 · 2026-01-08T10:24:58

这种基于样本ID的分层划分方法确实能有效避免数据泄露，但在实际应用中建议结合时间戳或数据来源字段进一步细化，比如对于有时间序列特征的数据集，可以按年份或采集时间做更精细的划分。

Gerald249 · 2026-01-08T10:24:58

文中使用前5位字符作为stratify依据略显粗糙，建议根据具体任务调整分层粒度，例如图像分类场景下可使用类别标签+文件名前缀组合来提升划分的代表性。

Donna177 · 2026-01-08T10:24:58

在构建联合数据集时要注意对齐逻辑的健壮性，尤其是当文本和图像数据存在缺失或不匹配情况时，应加入日志记录机制以便追踪问题样本，提高实验可复现性。

多模态大模型测试中的数据集划分方法分享