图像文本联合训练时的数据质量控制方法

图像文本联合训练时的数据质量控制方法

在多模态大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文提出一套完整的数据质量控制方案，包含数据清洗、对齐验证和质量评估三个核心步骤。

数据清洗流程

首先建立图像-文本对的完整性检查机制：

import pandas as pd
import cv2
import os

def clean_data(df):
    # 移除空文本或无效图像
    df = df[df['text'].notna() & (df['text'] != '')]
    df = df[df['image_path'].notna()]
    
    # 验证图像可读性
    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:
            continue
    
    df = df.iloc[valid_images]
    return df

对齐验证方案

使用视觉-语言对齐检测：

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
import torch

def validate_alignment(df):
    model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
    processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
    
    valid_pairs = []
    for idx, row in df.iterrows():
        try:
            image = Image.open(row['image_path'])
            text = row['text']
            
            inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt")
            outputs = model(**inputs)
            similarity = outputs.logits_per_image[0][0].item()
            
            if similarity > 0.5:  # 相似度阈值
                valid_pairs.append(idx)
        except:
            continue
    
    return df.iloc[valid_pairs]

质量评估指标

建立多维度评估体系：

• 文本相关性得分
• 图像清晰度评分
• 多模态一致性指数

通过以上流程可有效提升联合训练数据质量，为模型性能提供保障。