图像文本对齐训练中的特征提取

图像文本对齐训练中的特征提取

在多模态大模型训练中，图像文本对齐是核心环节。本文将详细介绍如何构建有效的特征提取流程。

数据预处理阶段

首先，需要对原始数据进行标准化处理：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

def preprocess_image(image_path):
    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])
    ])
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    return transform(image)

特征提取架构

采用ResNet-50作为图像特征提取器，结合BERT模型进行文本特征提取：

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer

class MultimodalFeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.image_encoder = models.resnet50(pretrained=True)
        self.image_encoder.fc = nn.Identity()  # 移除最后的分类层
        self.text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        
    def forward(self, image, text_input):
        # 图像特征提取
        image_features = self.image_encoder(image)
        
        # 文本特征提取
        text_outputs = self.text_encoder(**text_input)
        text_features = text_outputs.last_hidden_state[:, 0, :]  # 取[CLS]标记
        
        return image_features, text_features

对齐策略

通过对比损失函数实现对齐：

# 计算余弦相似度
similarity = torch.cosine_similarity(image_features, text_features)
loss = -torch.mean(similarity)

这种架构设计确保了图像和文本特征在统一空间中对齐，为后续的联合训练奠定了基础。