【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码实现

更新时间：2024-4-6

【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码实现

相关链接

1. 【2024泰迪杯】A 题：生产线的故障自动识别与人员配置 Python代码实现

2. 【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码实现

3. 【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码baseline

4. 【2024泰迪杯】C 题：竞赛论文的辅助自动评阅 问题分析及Python 代码实现

1 题目

2024 年（第 12 届）“泰迪杯”数据挖掘挑战赛—B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索

一、问题背景

随着近年来智能终端设备和多媒体社交网络平台的飞速发展，多媒体数据呈现海量增长的趋势，使当今主流的社交网络平台充斥着海量的文本、图像等多模态媒体数据，也使得人们对不同模态数据之间互相检索的需求不断增加。有效的信息检索和分析可以大大提高平台多模态数据的利用率及用户的使用体验，而不同模态间存在显著的语义鸿沟，大大制约了海量多模态数据的分析及有效信息挖掘。因此，在海量的数据中实现跨模态信息的精准检索就成为当今学术界面临的重要挑战。图像和文本作为信息传递过程中常见的两大模态，它们之间的交互检索不仅能有效打破视觉和语言之间的语义鸿沟和分布壁垒，还能促进许多应用的发展，如跨模态检索、图像标注、视觉问答等。 图像文本检索指的是输入某一模态的数据（例如图像），通过训练的模型自动检索出与之最相关的另一模态数据（例如文本），它包括两个方向的检索，即基于文本的图像检索和基于图像的文本检索，如图 1 所示。基于文本的图像检索的目的是从数据库中找到与输入句子相匹配的图像作为输出结果；基于图像的文本检索根据输入图片，模型从数据库中自动检索出能够准确描述图片内容的文字。然而，来自图像和来自文本的特征存在固有的数据分布的差异，也被称为模态间的“异构鸿沟”，使得度量图像和文本之间的语义相关性困难重重。

图 1 图像文本检索

二、解决问题

本赛题是利用附件 1 的数据集，选择合适方法进行图像和文本的特征提取，基于提取的特征数据，建立适用于图像检索的多模态特征融合模型和算法，以及建立适用于文本检索的多模态特征融合模型和算法。基于建立的“多模态特征融合的图像文本检索”模型，完成以下两个任务，并提交相关材料。

（1） 基于图像检索的模型和算法，利用附件 2 中“word_test.csv”文件的文本信息， 对附件 2 的 ImageData 文件夹的图像进行图像检索，并罗列检索相似度较高的前五张图像， 将结果存放在“result1.csv”文件中（模板文件详见附件4 的result1.csv）。其中，ImageData文件夹中的图像 ID 详见附件 2 的“image_data.csv”文件。

（2） 基于文本检索的模型和算法，利用附件 3 中“image_test.csv”文件提及的图像

ID，对附件 3 的“word_data.csv”文件进行文本检索，并罗列检索相似度较高的前五条文本，将结果存放在“result2.csv”文件中（模板文件见附件 4 的 result2.csv）。其中， “image_test.csv”文件提及的图像 id，对应的图像数据可在附件 3 的 ImageData 文件夹中获取。

三、附件说明

附件 1、附件 2、附件 3 和附件 4 均含 csv 文件，采用 UTF-8 编码格式。

附件 1 ： 图像文本检索的数据集 ，“ ImageData ” 压缩包存储五万张图像， “ImageWordData.csv”文件存储图像数据对应的文本信息，如表 1 所示。其中，“image_id”为图像 ID，也是图像的文件名，可依据图像 ID 获取“caption”中图像对应的文本信息。

表 1 图像文本检索的数据集——CSV 文件示例内容

附件 2：本赛题任务（1）的数据信息，包含“word_test.csv”、“image_data.csv”两份 CSV 文件和 ImageData 文件夹。其中，“word_test.csv”属于测试集图像检索文本信息，记录了文本 ID 和文本内容，文件格式如[表 2] 所示；“image_data.csv”记录了 ImageData 文件夹中的图像 ID，文件格式如[表 3] 所示；ImageData 文件夹为任务（1）的图像数据库，存放了能与“image_data.csv”匹配的图像数据，如[图 2]所示。

表 2 word_test.csv 示例内容

表 3 image_data.csv 示例内容

图 2 附件 2 的 ImageData 文件夹内容

附件 3：本赛题任务（2）的数据信息，包含“word_data.csv”、“image_test.csv”两份 CSV 文件和 ImageData 文件夹。其中，“word_data.csv”属于测试集文本检索文本信息，记录了文本 ID 和文本内容，文件格式如[表 4] 所示；“image_test.csv”记录了 ImageData 文件夹中的图像 ID，文件格式如[表 5]所示；ImageData 文件夹为任务（2）的图像数据库，存放了能与“image_test.csv”匹配的图像数据，如[图 3]所示。

表 4 word_data.csv 示例内容

表 5 image_test.csv 示例内容

图 3 附件 3 的 ImageData 文件夹内容

附件 4：任务（1）和任务（2）结果文件的模板文件，具体字段名称和样例见[表 6] 和[表7]。result1.csv”中，text_id 是附件 2“word_test.csv”文件的文本 ID，similarity_ranking是相似度排名，result_image_id 是相似度排名对应在“image_data.csv”文件的图像 ID； “ result2.csv ”中， image_id 是附件 2 “ image_test.csv ”文件的 图像 ID ， similarity_ranking 是相似度排名，result_text_id 是相似度排名对应在“word_data.csv”文件的文本 ID。

表 6 result1.csv 示例内容

表 7 result2.csv 示例内容

四、评价标准

图像文本检索包括两个具体的任务，即文本检索（Image-to-Text，I2T），即针对查询图像找到相关句子；以及图像检索（Text-to-Image，T2I），即给定查询语句检索符合文本描述的图像。为了与现有方法公平地进行比较，在文本检索问题和图像检索问题中都采用了广泛使用的评价指标：召回率 Recall at K（ R@K）。 定义为查询结果中真实结果（ground- truth）排序在前 K 的比率，通常 K 可取值为 1、5 和 10，计算公式如式（1）所示。
R @ K = M a t c h e d t o p − K G r o u n d t r u t h t o t a l R@K = \frac{Matched_{top- K}}{Groundtruth_{total}} R@K\=Groundtruthtotal​Matchedtop−K​​

其中，$ Groundtruth_{total}$表示真实匹配结果出现的总次数， M a t c h e d t o p − K Matched_{top- K} Matchedtop−K​表示在排序前K 个输出结果中出现匹配样本的次数。R@K 反映了在图像检索和文本检索中模型输出前 K 个结果中正确结果出现的比例。本赛题的评价标准设定 K=5，即评价标准为 R@5。

2 问题分析

这个问题分成两个部分来分析：图像检索的多模态特征融合模型和算法，以及文本检索的多模态特征融合模型和算法。

（1）图像特征提取

首先，需要选择合适的方法对图像进行特征提取，常见的图像特征提取方法包括：SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）、CNN（卷积神经网络）等

（2）文本特征提取

对于文本数据，可以使用传统的词袋模型或者更加先进的词嵌入模型（如Word2Vec、FastText等）来提取文本特征。

（3）多模态特征融合模型和算法

分别得到图像和文本的特征后，建立一个多模态特征融合模型来整合这些特征。常见的模型包括：向量拼接（Concatenation）、双向编码器（Bi-Encoder）、Transformer 模型、多层感知机（MLP）、注意力机制（Attention）

（4）特定的损失函数

在多模态的模型中，需要考虑对应的损失函数（如Triplet Loss、Contrastive Loss等）来训练模型，使得模型能够更好地学习多模态特征融合的表示能力。

3 多模态的参考论文及代码

（1） “X-ModalNet: A Semi-Paired Cross-Modal Network for RGB-D Salient Object Detection” (2019)
提出了一种半配对跨模态网络（X-ModalNet），用于RGB-D显著对象检测任务。网络利用跨模态交叉注意力来增强特征表达，并融合来自不同模态的信息。

代码：https://github.com/CommonClimate/CCA?utm\_source=catalyzex.com

（2）SMAN: Stacked multimodal attention network for cross-modal image–text retrieval

（3）Deep canonical correlation analysis with progressive and hypergraph learning for cross-modal retrieval

（4）Multi-view multi-label canonical correlation analysis for cross-modal matching and retrieval

代码：https://github.com/Rushil231100/MVMLCCA

（5）Multi-scale image–text matching network for scene and spatio-temporal images

（6）Stacked Cross Attention for Image-Text Matching

代码：https://github.com/kuanghuei/SCAN

（7）Look, Imagine and Match: Improving Textual-Visual Cross-Modal Retrieval with Generative Models

提出利用生成模型来提升文本视觉跨模态检索。LIM模型首先观察图像，然后想象与文本匹配的视觉内容，最后匹配对应的特征。

（8）Adaptive Text Recognition through Visual Matching

代码：https://github.com/tesseract-ocr/tessdoc

（9）LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

代码：https://paperswithcode.com/paper/lxmert-learning-cross-modality-encoder

（10）Learning rich touch representations through cross-modal self-supervision

代码：https://github.com/google-deepmind/deepmind-research

（11）CLaMP: Contrastive Language-Music Pre-training for Cross-Modal Symbolic Music Information Retrieval

代码：https://github.com/microsoft/muzic

（12）UniXcoder: Unified Cross-Modal Pre-training for Code Representation

代码：https://github.com/microsoft/CodeBERT

（13）mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning by Cross-modal Skip-connections

代码：https://paperswithcode.com/paper/mplug-effective-and-efficient-vision-language

3 Python实现

【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码baseline

4 完整资料下载

请下载完整资料