视觉语言模型中的跨模态融合

视觉语言模型中的跨模态融合

在视觉语言模型中，跨模态融合是实现图像-文本联合理解的核心环节。本文将通过具体的数据处理流程和模型融合方案来阐述这一过程。

数据预处理流程

首先，对于输入的图像数据，我们采用ResNet-50提取视觉特征，输出维度为2048的特征向量。文本数据则通过BERT模型编码，得到768维的文本表示。两个模态的数据分别经过独立的编码器处理后，进入融合层。

融合策略实现

我们采用交叉注意力机制进行跨模态融合。具体而言，将图像特征和文本特征分别作为查询(Q)、键(K)、值(V)输入到多头注意力模块中。通过以下公式计算：

Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V

可复现代码示例

import torch
import torch.nn as nn

class CrossModalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim=768, num_heads=8):
        super().__init__()
        self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)
        
    def forward(self, visual_features, text_features):
        # 输入形状: visual [B, H*W, D], text [B, L, D]
        # 交叉注意力计算
        cross_attention, _ = self.attention(
            visual_features, text_features, text_features
        )
        return cross_attention

该融合方案能够有效捕捉视觉和语言模态间的语义关联，为下游任务提供更丰富的联合表示。