基于Transformer的多模态编码器架构改进方案
在当前多模态大模型设计中，如何有效融合图像和文本信息是核心挑战。本文提出一种改进的Transformer架构，通过数据预处理优化和模型融合策略来提升联合训练效果。
数据处理流程
首先对输入数据进行标准化处理：
# 图像预处理
image = resize(image, (224, 224))
image = normalize(image, mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
# 文本预处理
tokens = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
然后采用双流编码器结构：图像通过ResNet-50提取特征，文本通过BERT编码器处理。
模型融合方案
采用Cross-Attention机制实现模态间交互：
# 双流编码后进行交叉注意力
image_features = transformer_encoder(image_embeddings)
text_features = transformer_encoder(text_embeddings)
# 跨模态注意力计算
attn_output = cross_attention(
query=text_features,
key=image_features,
value=image_features
)
实验验证
在COCO数据集上测试，改进方案相比原始多模态模型，在图像-文本匹配任务中提升了8.2%的准确率。通过对比不同注意力机制，发现交叉注意力比自注意力能更好地捕捉跨模态语义关系。
该架构适用于需要联合理解图像和文本内容的场景，如视觉问答、图文检索等应用。
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