基于大语言模型和自适应对比解码的人类动作理解方法

本发明属于人工智能技术领域，公开了基于大语言模型和自适应对比解码的人类动作理解方法，提出了一种FLARE框架，通过引入预训练的冻结大型语言模型LLM和冻结的动作编码器，使动作和语言语义对齐，并利用自适应对比解码AdaCD方法，减少对语言先验的过度依赖，从而提升模型对动作的理解能力，使该方法能够处理多种动作理解任务，提高了人类动作理解方法的泛化能力，同时降低了现有技术中存在的任务特定性和计算资源消耗问题。