公开(公告)号：CN120012946A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510486691.9

申请日：2025-04-18

Applicant: 中南大学

Inventor： 李芳芳 ,  邓雅曦 ,  夏伟代

IPC: G06N5/04

Abstract: 本发明涉及模型评估技术领域，具体涉及一种对话模型评估和对话重塑方法、设备和介质，所述方法包括以下步骤：基于场景要素构建对话数据集；基于对话数据集构建输入数据，构建分析层，将输入数据输入分析层中，得到维度分析结果；构建审查层，将维度分析结果输入审查层中，得到维度审查结果；构建评定层，对所述输入数据进行综合评定，得到评定结果；通过思维链和自反思技术实现多维解构，得到多维解构初始回复；进行预演反馈，实现对话重塑。本发明方法通过定义场景要素，从而精确构建对话数据集，采用多维量化与层级分析结构的方式，对模型进行评估，并进行对话重塑，优化对话模型生成的对话内容。

公开(公告)号：CN116091551B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202310237584.3

申请日：2023-03-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 李芳芳 ,  夏伟代 ,  张健

IPC: G06T7/246 ,  G06F40/279 ,  G06T7/277 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明提供一种基于多模态融合的目标检索跟踪方法，包括：对文本数据和图像数据进行特征提取，获得文本特征和图像特征；根据文本特征和图像特征进行回归运算，获得目标预测坐标；当出现跟踪漂移后重新感知目标位置，具体是：先划定一个搜索区域，并以目标图像作为模板区域，获得模板特征和搜索特征；以模板特征作为卷积核对搜索特征进行相关性滤波运算得到相关性特征，将相关性特征输入卷积神经网络得到相关性特征图；将文本特征和相关性特征图进行乘积运算获得重新感知的目标预测坐标。本发明还提供了使用该方法的目标检索跟踪系统。相较于传统跟踪算法大大提高了面对复杂跟踪环境的跟踪鲁棒性，提高了模型目标回归的精度。

公开(公告)号：CN116091551A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310237584.3

申请日：2023-03-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 李芳芳 ,  夏伟代 ,  张健

IPC: G06T7/246 ,  G06F40/279 ,  G06T7/277 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明提供一种基于多模态融合的目标检索跟踪方法，包括：对文本数据和图像数据进行特征提取，获得文本特征和图像特征；根据文本特征和图像特征进行回归运算，获得目标预测坐标；当出现跟踪漂移后重新感知目标位置，具体是：先划定一个搜索区域，并以目标图像作为模板区域，获得模板特征和搜索特征；以模板特征作为卷积核对搜索特征进行相关性滤波运算得到相关性特征，将相关性特征输入卷积神经网络得到相关性特征图；将文本特征和相关性特征图进行乘积运算获得重新感知的目标预测坐标。本发明还提供了使用该方法的目标检索跟踪系统。相较于传统跟踪算法大大提高了面对复杂跟踪环境的跟踪鲁棒性，提高了模型目标回归的精度。