图文融合模型中的跨模态信息提取优化

跨模态信息提取优化踩坑记录

最近在设计一个图文融合模型时，遇到了严重的跨模态信息对齐问题。最初的方案是分别训练图像和文本编码器，然后简单拼接特征进行联合训练。

问题复现

# 初始错误实现
image_encoder = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
text_encoder = transformers.BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 直接拼接特征
combined_features = torch.cat([image_features, text_features], dim=1)

结果发现模型训练不稳定，准确率只有65%左右。

优化方案

经过调研，采用了交叉注意力机制来解决信息对齐问题：

# 改进后的实现
class CrossModalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim):
        super().__init__()
        self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads=8)
        
    def forward(self, image_features, text_features):
        # 转换为序列格式
        image_seq = image_features.permute(1, 0, 2)  # [seq_len, batch, embed]
        text_seq = text_features.permute(1, 0, 2)
        
        # 交叉注意力计算
        attended_image, _ = self.attention(image_seq, text_seq, text_seq)
        attended_text, _ = self.attention(text_seq, image_seq, image_seq)
        
        return attended_image.permute(1, 0, 2), attended_text.permute(1, 0, 2)

实验结果

优化后模型准确率提升至87%，关键在于特征对齐质量的提高。建议在设计时优先考虑注意力机制而非简单的拼接操作。