多模态模型训练中的数据预处理标准化方案

多模态模型训练中的数据预处理标准化方案

在多模态大模型训练中，数据预处理的标准化是确保模型性能的关键环节。本文将从图像和文本两个维度，提供一套可复现的数据处理流程。

图像数据预处理

首先对图像进行统一尺寸归一化处理，使用OpenCV进行如下操作：

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path, target_size=(224, 224)):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    # 转换为RGB格式
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 调整尺寸
    img = cv2.resize(img, target_size)
    # 归一化到[0,1]范围
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    return img

文本数据预处理

文本数据需要进行tokenization和padding操作：

from transformers import AutoTokenizer
import torch

class TextPreprocessor:
    def __init__(self, model_name="bert-base-uncased", max_length=128):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.max_length = max_length
    
    def preprocess(self, text):
        encoded = self.tokenizer(
            text,
            truncation=True,
            padding="max_length",
            max_length=self.max_length,
            return_tensors="pt"
        )
        return encoded

数据融合策略

将处理后的图像和文本数据通过以下方式融合：

1. 图像特征提取：使用ResNet-50提取图像特征向量
2. 文本特征提取：使用BERT模型生成文本向量
3. 特征拼接：将两个向量进行concatenate操作，形成统一输入

最终数据格式为：[image_features, text_features]，便于后续多模态融合模型训练。

这套标准化流程确保了训练数据的一致性，提高模型收敛速度和泛化能力。