在图像文本联合建模中，注意力机制的可视化分析揭示了跨模态信息交互的关键路径。本文通过具体的数据处理流程和模型融合方案，深入探讨了注意力权重的分布特征。
数据预处理与特征提取 首先对图像数据进行预处理，将图片resize到224×224像素，并通过ResNet-50提取视觉特征。文本数据则经过分词、词向量映射，使用BERT模型提取语义特征。两个模态的特征分别经过线性变换层，维度统一为512维。
注意力机制实现 在联合建模阶段，采用交叉注意力机制。以图像特征为主导，文本特征作为查询，计算注意力权重矩阵。具体代码如下：
import torch.nn.functional as F
# 图像特征: [batch_size, 196, 512]
# 文本特征: [batch_size, seq_len, 512]
attention_weights = torch.matmul(image_features, text_features.transpose(-2, -1))
attention_weights = F.softmax(attention_weights, dim=-1)
可视化分析方法 使用Grad-CAM技术对注意力权重进行可视化。将注意力矩阵与原始图像进行加权融合，生成热力图。通过t-SNE降维技术，将高维注意力特征映射到2D空间，观察不同样本的聚类情况。
实验结果 可视化结果显示，注意力机制能够有效识别图像中的关键区域，如文本框、图标等，同时在语义层面与文本内容形成良好对齐。该方法为多模态模型的可解释性分析提供了实用方案。
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