图像文本联合建模的预处理流程
在多模态大模型架构设计中，图像文本联合建模的预处理流程是决定模型性能的关键环节。本文将详细介绍从原始数据到模型输入的完整处理链路。
数据准备与对齐
首先需要构建图像-文本对齐的数据集。假设我们有图像文件和对应的文本描述，需要进行以下处理：
import cv2
import pandas as pd
from PIL import Image
# 读取数据集
dataset = pd.read_csv('image_text_pairs.csv')
# 图像预处理函数
def preprocess_image(image_path, target_size=(224, 224)):
img = cv2.imread(image_path)
img = cv2.resize(img, target_size)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
return img
# 文本预处理函数
import re
def preprocess_text(text):
# 去除特殊字符并转小写
text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
text = text.lower().strip()
return text
特征提取与融合
图像特征提取使用预训练的ResNet模型，文本特征提取采用BERT编码器：
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import torchvision.models as models
# 图像特征提取
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
resnet = torch.nn.Sequential(*list(resnet.children())[:-1]) # 去掉最后的分类层
# 文本特征提取
bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 联合预处理函数
from torch.nn import functional as F
def extract_multimodal_features(image_path, text):
# 图像特征
image = preprocess_image(image_path)
image_tensor = torch.tensor(image).permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0)
image_features = resnet(image_tensor).squeeze()
# 文本特征
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
text_features = bert_model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)
# 特征融合 - 简单拼接后线性变换
combined_features = torch.cat([image_features, text_features.squeeze()], dim=0)
return combined_features
数据标准化与格式转换
预处理后的数据需要进行标准化处理：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 收集所有特征
features_list = []
for index, row in dataset.iterrows():
features = extract_multimodal_features(row['image_path'], row['text'])
features_list.append(features.numpy())
# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
processed_features = scaler.fit_transform(features_list)
通过以上预处理流程，我们能够构建出适合多模态模型训练的标准化输入数据集。该方案具备良好的可复现性，便于在不同场景下部署和优化。
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