图像文本匹配过滤器。过滤器将图像和文本之间的匹配分数保持在特定范围内。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到图像文本匹配过滤、图片文字匹配度、文图匹配检测、图像文本相关性过滤等需求时使用此skill。
Scanned 9/11/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill image_text_matching_filter --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Image Text Matching Filter?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-image-text-matching-filter)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
---
name: image_text_matching_filter
description: |
图像文本匹配过滤器。过滤器将图像和文本之间的匹配分数保持在特定范围内。
本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装:
pip install py-data-juicer
当用户提到图像文本匹配过滤、图片文字匹配度、文图匹配检测、图像文本相关性过滤等需求时使用此skill。
name_zh: 图像文本匹配过滤器算子
input_params:
- name: input_path
type: string
required: true
description: 输入数据文件路径(JSON/JSONL格式)
- name: output_path
type: string
required: true
description: 输出数据文件路径(JSONL格式)
- name: hf_blip
type: string
required: false
default: Salesforce/blip-itm-base-coco
description: HuggingFace上的BLIP模型
- name: min_score
type: float
required: false
default: 0.003
description: 最小匹配分数
- name: max_score
type: float
required: false
default: 1.0
description: 最大匹配分数
- name: horizontal_flip
type: bool
required: false
default: false
description: 是否水平翻转图像
- name: vertical_flip
type: bool
required: false
default: false
description: 是否垂直翻转图像
- name: reduce_mode
type: string
required: false
default: avg
description: 多图聚合模式(avg/max/min)
- name: any_or_all
type: string
required: false
default: any
description: 过滤策略(any/all)
- name: num_proc
type: int
required: false
default: 1
description: 并行处理的进程数
output_params:
- name: output_path
type: jsonl_file
description: 过滤后的JSONL文件,包含图像文本匹配分数在指定范围内的样本
tag: 数据筛选
publisher: COMMUNITY
---
## 功能概述
该算子使用BLIP模型计算图像与文本之间的匹配分数,过滤匹配分数在指定范围内的样本。支持多种过滤策略:
- `any`: 任意一个匹配符合条件即保留
- `all`: 所有匹配都符合条件才保留
## 核心参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| input_path | string | 是 | - | 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式) |
| output_path | string | 是 | - | 输出数据文件路径 (JSONL格式) |
| hf_blip | string | 否 | 'Salesforce/blip-itm-base-coco' | HuggingFace上的BLIP模型 |
| min_score | float | 否 | 0.003 | 最小匹配分数 |
| max_score | float | 否 | 1.0 | 最大匹配分数 |
| horizontal_flip | bool | 否 | False | 是否水平翻转图像 |
| vertical_flip | bool | 否 | False | 是否垂直翻转图像 |
| reduce_mode | string | 否 | 'avg' | 多图聚合模式:avg/max/min |
| any_or_all | string | 否 | 'any' | 过滤策略:'any' 或 'all' |
| num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 |
## 输入数据格式
输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式,每行包含一个样本,样本需包含 `text` 和 `images` 字段:
```json
{"text": "<image>描述文本", "images": ["/path/to/image1.jpg"]}
```
注意:文本中需要使用 `<image>` 标记表示图像位置,如有多张图像可用 `<eos>` 分隔。
## 输出数据格式
输出为 JSONL 格式,每行一个符合条件的样本,包含 text 和 images 字段。
## 使用示例
### 命令行调用
```bash
python scripts/run_image_text_matching_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--min_score 0.003 \
--max_score 1.0 \
--reduce_mode avg \
--any_or_all any
```
### 参数说明
- `--input_path`: 输入文件路径
- `--output_path`: 输出文件路径
- `--hf_blip`: BLIP模型(默认:Salesforce/blip-itm-base-coco)
- `--min_score`: 最小匹配分数(默认0.003)
- `--max_score`: 最大匹配分数(默认1.0)
- `--horizontal_flip`: 是否水平翻转图像
- `--vertical_flip`: 是否垂直翻转图像
- `--reduce_mode`: 多图聚合模式,默认avg
- `--any_or_all`: 过滤策略,默认any
- `--num_proc`: 并行进程数,默认1
## 注意事项
1. 输入文件中的图像路径应为有效且可访问的文件路径
2. 该算子使用BLIP模型计算图像文本匹配分数,首次运行会下载模型
3. 依赖 torch 和 transformers,请确保已安装
4. 处理大量数据时可适当增加 num_proc 提高效率Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!