多模态数据预处理标准化方案

多模态数据预处理标准化方案

在大模型训练中，多模态数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的标准化预处理流程。

数据类型与处理流程

主要处理图像、文本、音频三种模态数据：

图像数据预处理：

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path, target_size=(224, 224)):
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.resize(img, target_size)
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    return img

文本数据预处理：

import re
from transformers import AutoTokenizer

def preprocess_text(text):
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    text = text.lower().strip()
    return text

标准化流程

1. 数据清洗：去除噪声、缺失值处理
2. 统一格式：所有模态数据转换为标准尺寸/格式
3. 特征归一化：使用Z-score标准化
4. 数据集划分：训练集(70%)、验证集(15%)、测试集(15%)

该方案确保了多模态数据的一致性，提高模型收敛效率。建议在实际项目中根据具体需求调整参数。