三维模板跟踪旨在将预先构建的三维CAD模型与输入图像中的相应目标进行精确配准,在增强现实、机器人等领域具有重要的应用,也是计算机视觉领域的关键问题之一.近年来,三维模板跟踪的准确率和稳定性都得到了持续提升,但仅有少量的工作关...三维模板跟踪旨在将预先构建的三维CAD模型与输入图像中的相应目标进行精确配准,在增强现实、机器人等领域具有重要的应用,也是计算机视觉领域的关键问题之一.近年来,三维模板跟踪的准确率和稳定性都得到了持续提升,但仅有少量的工作关注三维模板跟踪数据集的构建.随着深度学习的普及,各领域中大规模数据集的构建越来越被重视,为算法的训练、测试和评估奠定了基础,极大地推动了相关领域的发展.以往的三维模板跟踪数据集大多存在规模有限,画面不够自然、真实,多样性不足等问题.基于此,本文创建了一个大规模的基于真实感渲染的三维模板跟踪数据集(Render Dataset for Object Tracking,简称RDOT),其包含多种不同结构和材质的物体、复杂的运动模式,并且在场景、光照、噪声、运动模糊和遮挡等方面有丰富细致的设置,是目前三维模板跟踪领域最大的数据集,满足三维模板跟踪算法评估的各种需求.针对现有三维模板跟踪算法测评时使用的数据集不统一,测评结果难以客观全面地反映算法性能的问题,本文基于所构建的数据集,利用平均边缘距离、平均表面距离和重初始化率三种度量标准全面评估了目前主流的三维模板跟踪算法,并对评测结果进行了深入的分析讨论,给出了全面的分析报告和技术展望.此外,基于所构建的数据集,本文提出了对跟踪结果建立误差分析模型,并对结果进行校正的方法,有效改善了三维模版跟踪算法的准确率.展开更多
该文提出了一种高效评测中文大语言模型(LLM)指令遵循能力和多轮对话能力的方法,并构建了中文多轮指令遵循基准(Chinese Multiturn Instruction Following Benchmark,CMIF)。该文研究设计了专门针对中文的原子指令数据集,涵盖语言结构...该文提出了一种高效评测中文大语言模型(LLM)指令遵循能力和多轮对话能力的方法,并构建了中文多轮指令遵循基准(Chinese Multiturn Instruction Following Benchmark,CMIF)。该文研究设计了专门针对中文的原子指令数据集,涵盖语言结构、拼音、音调等特性,并结合规则与LLM对多轮问题的合法性进行复查,确保评测结果的准确性。在实验中,选取了包括GPT4o和Qwen2.5-72B-Instruct在内的14个开源及闭源模型进行评估。结果显示,主流模型在单轮对话场景中具有较好的指令遵循能力,但多轮对话表现仍有较大提升空间。其中,单轮指令级准确率最高的Claude-3.5-Sonnet在多轮场景下准确率从73.8%下降至40.0%。此外,这些模型在处理中文原子指令时表现出明显的性能下降,中文任务的综合准确率最高仅为51.0%,显著低于其他四类任务平均79.0%的综合准确率。展开更多
藏文文本摘要能使用户快速有效地理解藏文文本内容。然而,公开的、多领域的大规模藏文摘要数据集的稀缺,使得藏文文本摘要生成的发展面临挑战;此外,藏文文本摘要生成研究借用中文和英文等以词作为基本单元的文本摘要生成技术构建模型,...藏文文本摘要能使用户快速有效地理解藏文文本内容。然而,公开的、多领域的大规模藏文摘要数据集的稀缺,使得藏文文本摘要生成的发展面临挑战;此外,藏文文本摘要生成研究借用中文和英文等以词作为基本单元的文本摘要生成技术构建模型,但由于藏文受分词技术的限制,直接以词作为文本摘要生成的基本单元,对性能的影响较大。针对上述问题,构建包含10523条文本-摘要对的多领域藏文短文本摘要数据集TB-SUM,在研究藏文文本构成单元的基础上,提出适用于藏文文本摘要生成的不同基本单元融合方法,并构建融合不同基本单元的藏文文本摘要生成模型Fusion_GloVe_GRU_Atten,利用全局词向量表示(GloVe)模块实现藏文文本向量化后通过双向门控循环单元(Bi-GRU)模块对输入向量进行编码,利用注意力机制获取输入向量的完整语义信息,使解码器更加关注与当前单词相关的编码器输出,同时将GRU作为解码器生成藏文摘要。在数据集TB-SUM和Ti-SUM上的实验结果表明,以音节和词的融合作为模型训练的基本单元,以音节作为测试的基本单元时,Fusion_GloVe_GRU_Atten模型生成短文本摘要效果更好,能得到更高的ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)分数。展开更多
文摘三维模板跟踪旨在将预先构建的三维CAD模型与输入图像中的相应目标进行精确配准,在增强现实、机器人等领域具有重要的应用,也是计算机视觉领域的关键问题之一.近年来,三维模板跟踪的准确率和稳定性都得到了持续提升,但仅有少量的工作关注三维模板跟踪数据集的构建.随着深度学习的普及,各领域中大规模数据集的构建越来越被重视,为算法的训练、测试和评估奠定了基础,极大地推动了相关领域的发展.以往的三维模板跟踪数据集大多存在规模有限,画面不够自然、真实,多样性不足等问题.基于此,本文创建了一个大规模的基于真实感渲染的三维模板跟踪数据集(Render Dataset for Object Tracking,简称RDOT),其包含多种不同结构和材质的物体、复杂的运动模式,并且在场景、光照、噪声、运动模糊和遮挡等方面有丰富细致的设置,是目前三维模板跟踪领域最大的数据集,满足三维模板跟踪算法评估的各种需求.针对现有三维模板跟踪算法测评时使用的数据集不统一,测评结果难以客观全面地反映算法性能的问题,本文基于所构建的数据集,利用平均边缘距离、平均表面距离和重初始化率三种度量标准全面评估了目前主流的三维模板跟踪算法,并对评测结果进行了深入的分析讨论,给出了全面的分析报告和技术展望.此外,基于所构建的数据集,本文提出了对跟踪结果建立误差分析模型,并对结果进行校正的方法,有效改善了三维模版跟踪算法的准确率.
文摘该文提出了一种高效评测中文大语言模型(LLM)指令遵循能力和多轮对话能力的方法,并构建了中文多轮指令遵循基准(Chinese Multiturn Instruction Following Benchmark,CMIF)。该文研究设计了专门针对中文的原子指令数据集,涵盖语言结构、拼音、音调等特性,并结合规则与LLM对多轮问题的合法性进行复查,确保评测结果的准确性。在实验中,选取了包括GPT4o和Qwen2.5-72B-Instruct在内的14个开源及闭源模型进行评估。结果显示,主流模型在单轮对话场景中具有较好的指令遵循能力,但多轮对话表现仍有较大提升空间。其中,单轮指令级准确率最高的Claude-3.5-Sonnet在多轮场景下准确率从73.8%下降至40.0%。此外,这些模型在处理中文原子指令时表现出明显的性能下降,中文任务的综合准确率最高仅为51.0%,显著低于其他四类任务平均79.0%的综合准确率。
文摘藏文文本摘要能使用户快速有效地理解藏文文本内容。然而,公开的、多领域的大规模藏文摘要数据集的稀缺,使得藏文文本摘要生成的发展面临挑战;此外,藏文文本摘要生成研究借用中文和英文等以词作为基本单元的文本摘要生成技术构建模型,但由于藏文受分词技术的限制,直接以词作为文本摘要生成的基本单元,对性能的影响较大。针对上述问题,构建包含10523条文本-摘要对的多领域藏文短文本摘要数据集TB-SUM,在研究藏文文本构成单元的基础上,提出适用于藏文文本摘要生成的不同基本单元融合方法,并构建融合不同基本单元的藏文文本摘要生成模型Fusion_GloVe_GRU_Atten,利用全局词向量表示(GloVe)模块实现藏文文本向量化后通过双向门控循环单元(Bi-GRU)模块对输入向量进行编码,利用注意力机制获取输入向量的完整语义信息,使解码器更加关注与当前单词相关的编码器输出,同时将GRU作为解码器生成藏文摘要。在数据集TB-SUM和Ti-SUM上的实验结果表明,以音节和词的融合作为模型训练的基本单元,以音节作为测试的基本单元时,Fusion_GloVe_GRU_Atten模型生成短文本摘要效果更好,能得到更高的ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)分数。
