视觉语言模型中的语义编码策略
在多模态大模型设计中，视觉语言模型的核心挑战在于如何有效融合图像和文本的语义信息。本文将从具体的数据处理流程和模型融合方案两个维度展开。
数据预处理流程
首先，对于输入图像，我们采用ResNet-50作为特征提取器，通过以下步骤处理：
- 图像resize到224×224像素
- 归一化处理（均值[0.485, 0.456, 0.406]，标准差[0.229, 0.224, 0.225]）
- 通过ResNet-50提取7×7×2048的特征图
文本数据则经过：
- 分词处理（使用BERT tokenizer）
- 添加[CLS]和[SEP]标记
- 转换为token ID序列
模型融合策略
我们采用交叉注意力机制实现视觉-语言联合编码：
# 核心融合层
class VisionLanguageFusion(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim=768):
super().__init__()
self.visual_proj = nn.Linear(2048, hidden_dim)
self.text_proj = nn.Linear(768, hidden_dim)
self.cross_attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=8)
def forward(self, visual_features, text_features):
# 视觉特征投影
visual_embed = self.visual_proj(visual_features)
text_embed = self.text_proj(text_features)
# 交叉注意力融合
fused_features = self.cross_attention(
visual_embed, text_embed, text_embed
)[0]
return fused_features
该策略通过共享的注意力机制，使视觉和文本特征在语义空间中相互增强，实现端到端训练。
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