多模态模型中的特征金字塔结构设计

多模态模型中的特征金字塔结构设计踩坑记录

最近在设计多模态大模型时，尝试构建特征金字塔结构来融合图像和文本特征，结果踩了不少坑。

问题背景

最初想通过传统CNN+Transformer的组合来实现，但发现图像和文本特征维度差异巨大，直接拼接效果很差。

解决方案

最终采用分层特征提取+跨模态融合的方法：

# 特征金字塔构建代码
import torch
import torch.nn as nn

class MultiModalFeaturePyramid(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 图像分支 - ResNet特征提取
        self.image_backbone = resnet50(pretrained=True)
        self.image_pyramid = nn.ModuleList([
            nn.Conv2d(256, 128, 1),
            nn.Conv2d(512, 128, 1),
            nn.Conv2d(1024, 128, 1)
        ])
        
        # 文本分支 - Transformer编码
        self.text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.text_pyramid = nn.ModuleList([
            nn.Linear(768, 128),
            nn.Linear(768, 128),
            nn.Linear(768, 128)
        ])
    
    def forward(self, image, text):
        # 提取图像特征
        image_features = self.image_backbone(image)
        image_pyramid = [conv(feat) for conv, feat in zip(self.image_pyramid, image_features)]
        
        # 提取文本特征
        text_outputs = self.text_encoder(text)
        text_features = text_outputs.last_hidden_state
        text_pyramid = [conv(text_features.mean(dim=1)) for conv in self.text_pyramid]
        
        # 跨模态融合
        fused_features = []
        for i in range(len(image_pyramid)):
            # 注意力机制融合
            img_feat = image_pyramid[i]
            txt_feat = text_pyramid[i]
            attention_weights = torch.softmax(torch.matmul(img_feat, txt_feat.t()), dim=-1)
            fused = (img_feat * attention_weights) + (txt_feat * attention_weights)
            fused_features.append(fused)
        
        return fused_features

实践总结

关键在于特征对齐和跨模态注意力机制，避免了简单拼接的缺陷。

复现步骤

1. 安装依赖：torch, transformers, torchvision
2. 按照代码构建模型结构
3. 使用图像+文本数据集训练
4. 调整金字塔层数和融合策略