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[发明专利]人工智能模型的预训练方法、装置、设备及存储介质-CN202211717291.7在审
发明人： 杨友钊;刘戈;邱福浩;付强;张玥 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种人工智能AI模型的预训练方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。本申请在训练AI模型时，基于目标对局模式指示的对局收益目标进行虚拟对局。通过对视觉观测信息进行坐标系转换，以忽略不同虚拟环境的结构和视觉差异所导致的视觉观测信息的差异，使得AI模型能够以对局状态特征的形式，从虚拟对象的视角来准确地学习虚拟对局状态，提升AI模型在不同虚拟环境下的表征能力；进而基于收益信息，使得AI模型在目标对局模式下的任一种虚拟环境中进行虚拟对局时，能够做出对该对局收益目标有价值的决策。因此，上述技术方案可以在保证模型性能的前提下大大提升预训练AI模型在不同虚拟环境下的泛化性。
人工智能模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]基于深度学习的人手腕脉口位置精准定位方法-CN201811356765.3有效
发明人：路红;汪子健;甘中学;罗静静;印文杰;商慧亮;张文强;杨友钊 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为基于深度学习的人手腕脉口位置精准定位方法。本发明的基本步骤为：对多人进行手部图片采样，并对样本图片进行处理，得到手部二值图和脉口坐标，作为深度学习模型的训练数据；接着对训练集进行监督式学习，得到泛化的深度学习模型；然后，根据拍摄到的手部图片，分别进行白平衡、转换到HSV色彩空间、Mean Shift颜色聚类、根据皮肤颜色提取二值图、对二值图进一步处理，得到手的轮廓；将处理好的二值图作为输入，放进预先训练好深度学习模型里，即得到手腕脉口点在图片上的坐标。本发明方法能以较高的精度找到人手腕的脉口位置，为机器人进行中医脉诊提供实时的视觉定位。
基于深度学习人手腕脉口位置精准定位方法