图文融合模型中的数据清洗与预处理流程

图文融合模型中的数据清洗与预处理流程

在多模态大模型架构设计中，数据质量直接影响模型性能。本文将详细介绍图文融合模型的数据清洗与预处理流程。

数据清洗策略

首先进行噪声数据过滤：

import pandas as pd
import re

def clean_text(text):
    # 移除特殊字符和多余空格
    text = re.sub(r'[\r\n\t]', ' ', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

def validate_image_quality(image_path):
    # 检查图片尺寸和质量
    try:
        from PIL import Image
        img = Image.open(image_path)
        return img.width >= 224 and img.height >= 224 and \
               img.size[0] * img.size[1] > 10000
    except:
        return False

预处理流程

数据预处理分为三个步骤：

1. 文本预处理：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

def preprocess_text(text):
    text = clean_text(text)
    encoded = tokenizer(
        text,
        max_length=512,
        padding='max_length',
        truncation=True,
        return_tensors='pt'
    )
    return encoded

2. 图像预处理：

import torch
from torchvision import transforms

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. 数据对齐：构建统一的数据集格式

from torch.utils.data import Dataset

class MultimodalDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_df):
        self.data = data_df
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
        
    def __getitem__(self, idx):
        row = self.data.iloc[idx]
        image = transform(Image.open(row['image_path']))
        text = preprocess_text(row['caption'])
        return {
            'image': image,
            'text': text,
            'id': row['id']
        }

该流程确保了模型训练前数据的一致性和质量，为后续的联合训练奠定基础。