图文对齐算法中的数据预处理标准化流程

在多模态大模型架构设计中，图文对齐是实现图像-文本联合训练的核心环节。本文将详细介绍一个可复现的数据预处理标准化流程。

数据预处理标准化步骤

1. 数据清洗与格式统一

import pandas as pd
import cv2
import numpy as np

def clean_data(df):
    # 移除空值和重复数据
    df = df.dropna()
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 统一图像格式为RGB
    def convert_image(img_path):
        img = cv2.imread(img_path)
        return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 统一文本格式
    df['text'] = df['text'].str.strip().str.lower()
    return df

2. 图像标准化处理

from torchvision import transforms

# 图像预处理流水线
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])
])

3. 文本分词与编码

from transformers import AutoTokenizer

# 使用BERT tokenizer进行文本编码
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

def encode_text(text):
    return tokenizer(
        text,
        padding='max_length',
        truncation=True,
        max_length=128,
        return_tensors='pt'
    )

4. 对齐索引构建 通过上述标准化处理后，建立图像-文本对的映射关系，为后续的联合训练提供结构化数据支持。

该流程确保了多模态数据的一致性，为图文对齐算法提供了可靠的数据基础。