[发明专利]一种标签预测模型的训练方法、标签预测的方法及装置有效
申请号: | 202010246756.X | 申请日: | 2020-03-31 |
公开(公告)号: | CN111450534B | 公开(公告)日: | 2021-08-13 |
发明(设计)人: | 李思琴;王亮;付强 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | A63F13/56 | 分类号: | A63F13/56 |
代理公司: | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 王仲凯 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 标签 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
1.一种标签预测模型的训练方法,其特征在于,包括:
从游戏视频样本中获取待训练游戏数据,其中,所述游戏视频样本包括多帧游戏数据;
根据所述待训练游戏数据获取图像特征,其中,所述图像特征包括全局图像特征以及局部图像特征,所述全局图像特征表示在目标角色全局视角下的特征,所述局部图像特征表示在所述目标角色局部视角下的特征;
根据所述待训练游戏数据获取局内信息特征,其中,所述局内信息特征包括在游戏对局中单位角色的特征;
根据所述待训练游戏数据获取M个大局观标签,其中,每个大局观标签与所述目标角色所在的位置相关,所述M为大于或等于2的整数;
根据所述图像特征、所述局内信息特征以及所述M个大局观标签,对大局观标签预测模型进行训练;
其中,所述根据所述待训练游戏数据获取M个大局观标签,包括:
根据所述游戏视频样本获取第一游戏画面集合,其中,所述第一游戏画面集合包括所述目标角色的停留时间大于或等于时间阈值的游戏画面;
根据所述待训练游戏数据,从所述第一游戏画面集合中获取第一大局观标签;
根据所述游戏视频样本获取第二游戏画面集合,其中,所述第二游戏画面集合包括所述目标角色发起交互操作的游戏画面;
根据所述待训练游戏数据,从所述第二游戏画面集合中获取第二大局观标签;
根据所述游戏视频样本获取第三游戏画面集合,其中,所述第三游戏画面集合包括所述目标角色在每间隔T个时刻所对应的游戏画面,所述T大于或等于1;
根据所述待训练游戏数据,从所述第三游戏画面集合中获取第三大局观标签。
2.根据权利要求1所述的训练方法,其特征在于,所述根据所述待训练游戏数据获取图像特征,包括:
根据所述待训练游戏数据获取第一资源信息集合,其中,所述第一资源信息集合包括在所述目标角色全局视角下的至少一类资源点的位置信息;
根据所述待训练游戏数据获取第一角色信息集合,其中,所述第一角色信息集合包括在所述目标角色全局视角下的至少一方角色的位置信息;
根据所述第一资源信息集合以及所述第一角色信息集合,生成所述全局图像特征;
根据所述待训练游戏数据获取第二资源信息集合,其中,所述第二资源信息集合包括在所述目标角色局部视角下的至少一类资源点的位置信息;
根据所述待训练游戏数据获取第二角色信息集合,其中,所述第二角色信息集合包括在所述目标角色局部视角下的至少一方角色的位置信息;
根据所述第二资源信息集合以及所述第二角色信息集合,生成所述局部图像特征。
3.根据权利要求1所述的训练方法,其特征在于,所述根据所述待训练游戏数据获取局内信息特征,包括:
根据所述待训练游戏数据获取第一角色集合中每个第一角色的属性信息,其中,所述第一角色集合包括至少一个第一角色;
根据所述待训练游戏数据获取第二角色集合中每个第二角色的属性信息,其中,所述第二角色集合包括至少一个第二角色,所述第二角色集合与所述第一角色集合属于不同的游戏阵营;
根据所述待训练游戏数据获取资源集合中每个资源的属性信息,其中,所述资源集合包括至少一个资源;
根据所述待训练游戏数据获取对战信息,其中,所述对战信息至少包括比分信息、时间信息以及交互信息;
根据所述每个第一角色的属性信息、所述每个第二角色的属性信息、所述每个资源的属性信息以及所述对战信息,生成所述局内信息特征。
4.根据权利要求1所述的训练方法,其特征在于,所述根据所述待训练游戏数据,从所述第一游戏画面集合中获取第一大局观标签,包括:
获取所述待训练游戏数据所对应的目标时刻;
从所述第一游戏画面集合中获取第一时刻所对应的第一游戏画面,其中,所述第一时刻为距离所述目标时刻最接近的下一个时刻;
从所述第一游戏画面中确定所述目标角色停留的位置;
根据所述目标角色停留的位置生成所述第一大局观标签。
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