（第十二届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题特等奖案例解析）
一、案例背景与核心挑战
1.1 应用场景与行业痛点
随着智能终端与社交媒体的普及，图像与文本数据呈现爆炸式增长，跨模态检索需求日益迫切。传统方法面临以下问题：
-
语义鸿沟：图像与文本的异构特征分布差异显著，导致跨模态相似性度量困难。
-
实时性不足：海量数据下检索效率低，响应时间难以满足用户需求。
-
小样本挑战：长尾分布导致部分类别训练数据稀缺，影响模型泛化能力。
1.2 技术目标与评价指标
| 任务 | 技术指标 | 难点分析 |
|---|---|---|
| 图像到文本检索（I2T） | R@1 >65%，R@5 >85% | 多模态特征对齐与语义一致性建模 |
| 文本到图像检索（T2I） | R@1 >60%，R@5 >80% | 异构数据融合与检索效率优化 |
| 模型轻量化 | 推理延迟 <200ms/样本（GPU） | 计算资源约束与精度平衡 |
二、核心技术解析
2.1 多模态特征提取
2.1.1 图像特征提取
-
骨干网络选择：采用ResNet-50与ViT-B/16双流架构，兼顾局部细节与全局语义。
-
ResNet-50输出2048维特征向量，捕捉空间层次结构。
-
ViT将图像分割为16×16的块，通过Transformer编码器提取全局上下文特征。
-
2.1.2 文本特征提取
-
预训练语言模型：使用BERT-base生成文本嵌入，通过CLS令牌获取512维语义向量。
-
词级与句级融合：结合BiLSTM提取序列特征，增强局部语义表达。
python
