AI-Curling:一种冰壶现场分析与决策方法

计算机工程页数： 9 2024-05-11

摘要：为满足冰壶智能训练的需求，结合计算机视觉与深度强化学习(RL)技术，提出一种新的现场冰壶决策方法AI-Curling。AI-Curling包含冰壶检测(SR-Yolo)以及策略生成(GSP-MCTS) 2个部分。SR-Yolo模块负责感知关键时刻冰壶状态，提取实景冰壶的位置与种类信息。为提高大场景下的小目标检测精度，防止不恰当下采样造成的特征损失，引入浅层细化骨干网络(SRNe... （共9页）

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