神经网络Transformer架构中的跨模态检索 跨模态检索是指在Transformer架构中实现不同类型数据（如文本、图像、音频）之间的相互检索。其核心是通过共享的嵌入空间将不同模态的数据表示成可比较的向量。 1. 模态特征编码 文本模态：使用分词器将输入文本转换为标记序列，通过词嵌入层和位置编码生成初始向量表示。Transformer编码器通过自注意力机制捕捉文本的上下文依赖关系，输出文本特征向量。 图像模态：输入图像被分割为 patches（例如16x16像素块），线性投影为 patch 嵌入向量。可学习的位置编码添加空间信息，Transformer编码器提取图像全局特征。 音频模态：音频信号经傅里叶变换转换为频谱图，分割为时间帧片段后投影为向量，同样通过Transformer编码器处理。 2. 共享嵌入空间构建 各模态的特征向量通过投影网络（通常为多层感知机）映射到统一维度的共享空间。投影过程需满足：相似语义的跨模态样本（如“狗”的文本和狗的图像）在共享空间中的向量距离接近。 距离度量常采用余弦相似度或欧氏距离。例如，文本查询“日落”应与日落图像的向量具有较高余弦相似度。 3. 跨模态对齐策略 硬对齐：通过三元组损失（Triplet Loss）拉近正样本对（匹配的文本-图像）距离，推远负样本对（不匹配的文本-图像）。损失函数公式为： \( L = \max(0, \alpha + d(q,p) - d(q,n)) \) 其中 \( d \) 为距离函数，\( q \) 为查询样本，\( p \) 为正样本，\( n \) 为负样本，\( \alpha \) 为边界阈值。 软对齐：使用跨模态注意力机制动态计算模态间关联。例如，文本查询的每个标记与图像 patches 计算注意力权重，加权融合后生成更精细的联合表示。 4. 训练优化技术 负样本挖掘：选择难以区分的负样本（如语义相似的无关图像）提升模型区分能力。 温度缩放对比学习：采用InfoNCE损失函数，通过温度参数调节负样本权重，公式为： \( L = -\log\frac{\exp(s(q,p)/\tau)}{\sum_ {n=1}^N \exp(s(q,n)/\tau)} \) 其中 \( s \) 为相似度得分，\( \tau \) 为温度参数。 跨模态数据增强：对图像进行随机裁剪、颜色抖动，对文本进行同义词替换，增强模型鲁棒性。 5. 推理与检索流程 查询阶段：将输入查询（如文本）编码为共享空间向量，在数据库中对目标模态（如图像）的预存向量进行最近邻搜索。 索引优化：使用FAISS等库对目标模态向量建立索引，加速大规模检索。支持双向检索（文本→图像、图像→文本）和混合模态查询。 6. 应用与挑战 典型应用：电商商品图文搜索、医疗影像报告生成、视频内容检索。 挑战包括：模态间语义鸿沟（同一概念在不同模态中表达差异）、数据标注成本、长尾分布下的罕见概念检索。当前研究聚焦于零样本检索和自监督对齐方法。