多模态数据对齐精度优化方案

多模态数据对齐精度优化方案踩坑记录

最近在处理多模态数据对齐任务时，遇到了一个让人头疼的问题：文本和图像的特征向量无法准确对齐，导致模型训练效果差强人意。这里分享一下我的踩坑经历和优化方案。

问题背景

我们的任务是将文本描述与对应的图像进行匹配，使用了CLIP模型的预训练权重。但发现即使在相同数据集上测试，对齐精度也只有65%左右，远低于预期的85%+。

踩坑过程

特征提取阶段：最初直接使用模型提取特征，发现文本和图像特征维度不匹配
对齐方法选择：尝试了简单的余弦相似度计算，结果惨不忍睹
数据预处理不当：图像尺寸不统一导致特征提取偏差

优化方案

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

def preprocess_multimodal_data(image_path, text):
    # 图像预处理
    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')
    image_tensor = transform(image)
    
    # 文本预处理
    text_tensor = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, 
                           truncation=True, max_length=77)
    
    return image_tensor, text_tensor

# 特征对齐优化
def align_features(image_features, text_features):
    # 归一化处理
    image_features = torch.nn.functional.normalize(image_features, p=2, dim=1)
    text_features = torch.nn.functional.normalize(text_features, p=2, dim=1)
    
    # 交叉注意力对齐
    alignment_loss = torch.cosine_similarity(
        image_features.unsqueeze(1), 
        text_features.unsqueeze(0), 
        dim=-1
    )
    
    return alignment_loss