申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院

申请日：2022-05-25

公开（公告）日：2022-06-24

公开（公告）号：CN114663732A

主分类号：G06V10/778

分类号：G06V10/778;G06K9/62

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2023.06.02#发明专利申请公布后的驳回;2022.07.12#实质审查的生效;2022.06.24#公开

摘要：本申请涉及基于表征学习的基于表征学习的棋类局面转化模型建立、转化方法及装置，属于图像识别技术领域。本申请包括：通过骨干网络提取预先标注好的棋局局面图片的特征，分层提取所述特征生成多尺度特征层；将所述多尺度特征层输入到目标检测特殊层中生成多个候选框，对所述多个候选框进行筛选获得标准候选框；计算所述标准候选框与预先标注之间的损失值，通过梯度下降调整模型参数使得损失值不再降低或达到预设的迭代次数，获得棋类局面转化模型；通过本申请解决现有技术中，只能匹配模板库内已有的模板，对于新的图像，无法进行准确匹配，且基于模板匹配的方法，对图像尺寸要求严苛，若图像尺寸不匹配，匹配精度也会降低的问题。

主权项：1.基于表征学习的棋类局面转化模型建立方法，其特征在于，所述方法包括：通过骨干网络提取预先标注好的棋局局面图片的特征，分层提取所述特征生成多尺度特征层；将所述多尺度特征层输入到目标检测特殊层中生成多个候选框，对所述多个候选框进行筛选获得标准候选框；计算所述标准候选框与预先标注之间的损失值，通过梯度下降调整模型参数使得损失值不再降低或达到预设的迭代次数，获得棋类局面转化模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院 基于表征学习的棋类局面转化模型建立、转化方法及装置

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