本發(fā)明屬于計算機視覺和自然語言處理，涉及視覺-語言模型（vlms）的研究，特別是關(guān)于圖像和文本數(shù)據(jù)的對齊分析的一種視覺-語言模型對齊限制的評估方法。

背景技術(shù)：

1、視覺-語言模型（vision-language?models,?vlms）近年來取得了顯著的成功，并引起了廣泛的研究關(guān)注。這些模型主要通過對齊大規(guī)模的圖像-文本配對數(shù)據(jù)，建立共享的嵌入空間，實現(xiàn)跨模態(tài)學(xué)習(xí)和開放詞匯知識的涵蓋。因此，vlms在圖像-文本檢索、視覺問答（visual?question?answering,?vqa）等各種視覺-語言下游任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的能力。盡管視覺-語言模型在性能上的提升令人興奮，但在探索其功能的基本原理方面仍存在顯著的研究空白。

2、近期，一些研究開始探討vlms的基本原理，主要關(guān)注視覺缺陷和語言限制。視覺缺陷指的是vlms對不同視覺圖像的嵌入空間編碼相似，可能導(dǎo)致至少一個圖像的編碼模糊不清。語言限制則指的是預(yù)訓(xùn)練文本編碼器中的失敗模式，可能導(dǎo)致文本引導(dǎo)的生成模型中出現(xiàn)歧義。雖然這些研究解決了vlms在視覺缺陷和語言限制方面的問題，但它們忽視了圖像與文本之間的對齊問題，而這正是vlms面臨的最大挑戰(zhàn)。大多數(shù)視覺-語言模型（vlms）在遇到相似的視覺-語言配對數(shù)據(jù)時，性能顯著下降。人們將這一觀察稱為“對齊限制”。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，并提供一種視覺-語言模型對齊限制的評估分析方法（alignvlm），該方法適用于多種下游任務(wù)，如圖像-文本檢索和視覺問答，并可廣泛應(yīng)用于醫(yī)療影像分析、自動駕駛、電商平臺和在線教育等領(lǐng)域。

2、實現(xiàn)本發(fā)明目的的具體技術(shù)方案是：

3、一種視覺-語言模型對齊限制的評估方法，所述方法包括以下步驟：

4、步驟1：構(gòu)建文本-文本到圖像的對齊限制基準數(shù)據(jù)集即tt2i策略，具體包括：

5、步驟1.1：文本嵌入提取，使用預(yù)訓(xùn)練的?clip?文本編碼器對輸入的文本數(shù)據(jù)x進行嵌入提取，得到文本的表示向量：；

6、步驟1.2：通過相似度計算公式：其中表示文本與文本的相似度表示的標準化特征；根據(jù)設(shè)定的相似度閾值，選擇相似度大于閾值的文本對，構(gòu)成文本過渡基準的數(shù)據(jù)集；

7、步驟1.3：對應(yīng)于文本過渡基準數(shù)據(jù)集的文本對，選擇與文本對關(guān)聯(lián)的圖像，并采用公式來計算圖像之間的相似度，表示圖像與圖像的相似度表示的標準化特征；通過設(shè)定的相似度閾值篩選圖像，保留相似度小于該閾值的圖像對以及與其關(guān)聯(lián)的文本對，形成文本-文本到圖像的對齊限制基準數(shù)據(jù)集；所得到的數(shù)據(jù)集中的文本是相似的，但圖像表征不相似；其中，表示文本的特征向量的轉(zhuǎn)置，表示圖像的特征向量轉(zhuǎn)置；

8、步驟2：構(gòu)建圖像-圖像到文本的對齊限制基準數(shù)據(jù)集即ii2t策略，具體包括：

9、步驟2.1：圖像嵌入提取，使用預(yù)訓(xùn)練的?clip?圖像編碼器對輸入的圖像數(shù)據(jù)進行嵌入提取，得到圖像的表示向量；

10、步驟2.2：計算圖像相似度并構(gòu)建過渡基準數(shù)據(jù)集，使用相似度計算公式：來計算圖像之間的相似度，表示圖像與圖像的相似度表示的標準化特征，根據(jù)設(shè)定的相似度閾值，選擇相似度大于閾值的圖像對，構(gòu)成一個圖像過渡基準的數(shù)據(jù)集；

11、步驟2.3：對應(yīng)于圖像過渡基準數(shù)據(jù)集中的圖像對，選擇與這些圖像對關(guān)聯(lián)的文本,，并采用公式來計算文本之間的相似度，表示文本與文本的相似度表示的標準化特征；通過設(shè)定的相似度閾值篩選文本，保留相似度小于該閾值的文本對以及與其關(guān)聯(lián)的圖像對，形成圖像-圖像到文本的對齊限制基準數(shù)據(jù)集；所得到的數(shù)據(jù)集中的圖像是相似的，但文本不相似；表示圖像的特征向量轉(zhuǎn)置表示文本的特征向量轉(zhuǎn)置；

12、步驟3：評估視覺-語言模型（vlms）在所構(gòu)建的兩種對齊限制基準數(shù)據(jù)集上的性能，以召回率r@k作為評估指標，r@k?定義為在前k個結(jié)果中正確檢索到的圖像或文本的比例；r@k越高則模型性能越好。

13、本發(fā)明的alignvlm方法在多個領(lǐng)域的實際應(yīng)用中展示了顯著的效果，通過改進視覺和語言數(shù)據(jù)的對齊能力，可以顯著提升各類下游任務(wù)的性能和準確性。例如：案例分析：通過alignvlm，可以更準確地將ct影像與病歷描述對齊，從而幫助醫(yī)生更快地識別出異常病灶。診斷輔助：alignvlm可以在輔助診斷系統(tǒng)中提供更加精確的多模態(tài)數(shù)據(jù)匹配，減少誤診率。自動駕駛系統(tǒng)依賴于視覺和語言數(shù)據(jù)的準確對齊，以實現(xiàn)對車輛周圍環(huán)境的準確理解。alignvlm可以幫助自動駕駛系統(tǒng)在處理類似場景的數(shù)據(jù)時，提升視覺和語言信息的對齊準確性，從而提高駕駛決策的安全性和可靠性。例如：場景識別：在處理相似的交通標志或道路指示牌時，alignvlm可以幫助系統(tǒng)更準確地理解標志內(nèi)容，避免誤識別。語音導(dǎo)航：通過改進視覺和語音指令的對齊效果，alignvlm可以提升語音導(dǎo)航系統(tǒng)的準確性，確保車輛按預(yù)期路線行駛。在電商平臺中，圖像和文字描述的對齊準確性直接影響用戶的購物體驗和銷售轉(zhuǎn)化率。alignvlm可以幫助改進產(chǎn)品圖片與文字描述的對齊效果，提升推薦系統(tǒng)的準確性和用戶滿意度。例如：產(chǎn)品推薦：通過alignvlm，可以更準確地匹配產(chǎn)品圖片和文字描述，提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量。搜索優(yōu)化：alignvlm可以幫助優(yōu)化搜索結(jié)果，使得用戶在搜索相似產(chǎn)品時能夠獲得更準確的匹配結(jié)果，提升用戶體驗。在社交媒體平臺上，用戶生成的內(nèi)容包含大量的圖像和文字數(shù)據(jù)。alignvlm可以幫助改進圖像和文字內(nèi)容的對齊效果，提升內(nèi)容推薦和審核的準確性。例如：內(nèi)容推薦：通過alignvlm，可以更準確地匹配用戶發(fā)布的圖像和文字內(nèi)容，提升個性化推薦的質(zhì)量。內(nèi)容審核：alignvlm可以幫助審核系統(tǒng)更準確地識別圖像和文字中的不當內(nèi)容，提高平臺內(nèi)容審核的效率和準確性。在教育領(lǐng)域，視覺和語言數(shù)據(jù)的對齊對于多媒體教學(xué)內(nèi)容的理解和傳播至關(guān)重要。alignvlm可以幫助改進教學(xué)視頻和文字講義的對齊效果，提升教學(xué)效果和學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗。例如：多媒體課件：通過alignvlm，可以更準確地將教學(xué)視頻中的圖像內(nèi)容與文字講義對齊，提升課件質(zhì)量。在線問答：alignvlm可以幫助在線教育平臺改進圖像和文字內(nèi)容的匹配效果，提高學(xué)生問答的準確性和效率。

技術(shù)特征：

1.一種視覺-語言模型對齊限制的評估方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種視覺?語言模型對齊限制的評估方法，包括：使用預(yù)訓(xùn)練模型CLIP的文本和圖像編碼器分別提取圖像和文本特征嵌入；基于余弦相似度計算圖像或文本之間的相似性，設(shè)置閾值篩選滿足條件的數(shù)據(jù)；采用TT2I和II2T策略構(gòu)建基準數(shù)據(jù)集；在Flickr30K和MSCOCO數(shù)據(jù)集上測試視覺?語言模型性能，使用召回率R@K指標進行評估，分析模型在對齊限制基準與原始數(shù)據(jù)集上的性能差異；本發(fā)明即AlignVLM方法展示了在檢測視覺?語言模型對齊缺陷方面的卓越能力，并驗證了不同模型和策略在復(fù)雜對齊任務(wù)中的表現(xiàn)。為開發(fā)更魯棒的視覺?語言模型提供了一種有效工具，提升模型泛化能力。

技術(shù)研發(fā)人員：張敏,江波,周愛民
受保護的技術(shù)使用者：華東師范大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6