本文主要是介绍【2024第十二届“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—解题全流程（持续更新），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2024 年(第 12 届)“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题全流程（持续更新）
-----基于多模态特征融合的图像文本检索
一、写在前面：
- 本题的全部资料打包为“全家桶”， “全家桶”包含：数据、代码、模型、结果csv、教程、详细实验过程PPT、教学视频、论文借鉴大纲构思
- 达到“以赛促学”的目的，从0到1，从环境配置开始，到模型构建、数据准备、模型训练、模型recall_TOP1、5、10召回验证、文到图预测、图到文预测、预测结果后处理为result.csv。全流程教学，良心制作。
- 本题基于Chinese Clip 多模态图文互检模型进行微调模型、知识蒸馏，根据赛题示例数据进行模型训练。
- 对比A题B题C题，B题C题偏难，相对选择人少，容易获奖，并且论文非常好写出创新和模型对比优化等核心部分。
二、先上结果：
2.1 任务一 构建图文互检多模态大模型以及评价指标展示：
本题模型的验证集就是附件一的全部数据（1k个对图文，分别构成了训练集和验证集），在验证集上的召回验证结果：
2.2 任务二文到图检索结果展示：
展示问题二 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，（预测结果的样例展示：）
result2.csv：
任务三 图到文检索结果展示：
result2.csv:
三、解题流程：
3.1 【样例数据】附件一 1k个图文对 数据分析与预处理
1、查看文本数据，句子长度，根据句子长度与句子的特征进行文本处理：
针对短文本，可以不用做处理，一般表示的就是这张图片的主体意思，针对长文本，需要使用句子特征(如【】，（）、《》)进行提取，再根据命名实体识别、句子“主题式概括”进行罗列该图片的主体意思
再对图id与文本id进行重新id编码
处理结果如下所示：
2、进行模型构建训练的数据，本着样例数据少，1k个图文对，就不划分训练集和验证集数据了，直接训练集是1k个图文对，验证集也是1k个图文对，分别处理为对应的clip模型数据，jsonl，tsv格式：
其中tsv数据格式： 不是将图片以大量的小文件方式存放，而是将训练/验证/测试图片以base64形式分别存放在${split}_imgs.tsv文件中。文件每行表示一张图片，包含图片id（int型）与图片base64，以tab隔开，
最后经过序列化代码，对模型数据进行序列化，转换为模型训练的输如数据。进行模型训练
3.2 模型训练
1、根据序列化的训练数据，选择模型合适的预训练权重，进行模型训练，（主要的坑在于该Chinese Clip模型的库文件配置不详、环境配置不详，并且训练的方式只能是分布式，就是一个机子没有分布式，都得填入伪分布式配置，就会导致训练失败），模型的训练环境要求、以及所需库文件版本，在教学视频和教程中有详细描述，并且整理为clipenv_requirements.txt。
3.3 任务二的结果预测：
1、针对任务二的“文到图检索”，首先需要对附件二的图数据、文本数据（依旧需要处理，如上3.1的文本数据处理。针对长短文本的处理），进行制作为tsv、jsonl格式
2、送入模型，进行特征提取，输出每个图片的特征矩阵、每个文本的特征矩阵数据
3、根据特征数据，进行预测，对每个文本id进行预测近似的5个图片id
4、根据预测结果，将文本id与图片id，根据前期处理的对照表，进行名称配对，使用pands进行表格处理，得到result1.csv
3.4 任务三的结果预测：
1、针对任务二的“图到文检索”，如任务二流程一样，数据准备
2、模型特征提取
3、根据特征数据，进行预测，对每个图片id进行预测近似的5个文本id
4、配对、result2.csv
四、全家桶内容展示
正式数据出来后也会更新全家桶的内容。
五、tips
获取全家桶：
“https://afdian.net/item/8cc7f3dae8d111eeb7b05254001e7c00“
历时5天晚上抽空制作，精心打磨，保证物有所值，
后续（时间不定，可能比赛结束后，用时一周时间，全家桶的支持补差价）会基于这个写一个可以做毕设或者课题申请、大创等展示作品，基于streamlit开发展示界面，效果类似于如下：（你完全可以收集一些专业领域的图文对、例如旅游、科研器材等，进行模型训练，然后填入该训练的模型权重，基于你的训练数据，进行图文互检的功能，这不又省了一个毕设了吗2333，创新点就可以是模型迁移、模型知识蒸馏等对比实验提高了一点评价指标。）
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