基于BERT的图像文本对齐训练

基于BERT的图像文本对齐训练架构设计

数据预处理流程

首先构建图像-文本对数据集，使用ResNet-50提取图像特征，同时通过BERT tokenizer处理文本。关键步骤包括：

# 图像预处理
import torch
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 文本预处理
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

模型融合方案

采用双塔结构，图像塔使用ResNet-50 + 全连接层，文本塔使用BERT + pooling层。通过对比损失函数实现对齐：

# 双塔模型结构
import torch.nn as nn
class MultimodalModel(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model, resnet_model):
        super().__init__()
        self.bert = bert_model
        self.resnet = resnet_model
        self.image_proj = nn.Linear(2048, 768)
        self.text_proj = nn.Linear(768, 768)
    
    def forward(self, image, text_ids, text_mask):
        # 图像特征提取
        img_features = self.resnet(image).squeeze()
        img_embed = self.image_proj(img_features)
        
        # 文本特征提取
        text_outputs = self.bert(text_ids, attention_mask=text_mask)
        text_embed = self.text_proj(text_outputs.last_hidden_state[:, 0, :])
        
        return img_embed, text_embed

训练策略

使用NT-Xent损失函数，batch size=64，学习率1e-4，训练10个epoch即可实现良好的对齐效果。