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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种视觉表示迁移方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116486186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211641452.9，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种视觉表示迁移方法及装置是由尤国良;张燕咏;吉建民设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉表示迁移方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种视觉表示迁移方法及装置，方法包括：获得使用近段策略优化算法训练得到的预训练模型，预训练模型应用于第一环境，预训练模型能够识别第一环境的第一视觉表示特征；基于第一视觉表示特征在第二环境中进行提示编码器的学习，提示编码器用于将第二环境的第二视觉表示特征转换为第一视觉表示特征；基于提示编码器将第二环境的第二视觉表示特征转换为预训练模型能够识别的第一视觉表示特征。上述方案使得预训练模型能够在新环境中快速学习到提示编码器，从而实现高效的视觉表示迁移和策略迁移，能够将预训练模型转移到需要解决相同基础问题但视觉输入不同的新环境，降低新环境重新进行模型训练的代价。

本发明授权一种视觉表示迁移方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种视觉表示迁移方法，其特征在于，包括： 获得使用近段策略优化PPO算法训练得到的预训练模型，所述预训练模型应用于第一环境，所述预训练模型能够识别所述第一环境的第一视觉表示特征； 基于所述第一视觉表示特征在第二环境中进行提示编码器的学习，所述提示编码器用于将所述第二环境的第二视觉表示特征转换为所述第一视觉表示特征； 基于所述提示编码器将所述第二环境的第二视觉表示特征转换为所述预训练模型能够识别的所述第一视觉表示特征； 其中，所述基于所述第一视觉表示特征在第二环境中进行提示编码器的学习，包括： 获得初始特征转换函数； 通过模仿学习初始化所述初始特征转换函数的权重，得到具有特征转换功能的提示编码器； 基于所述第一视觉表示特征，通过收集所述第二环境的数据优化所述提示编码器； 其中，所述通过模仿学习初始化所述初始特征转换函数的权重，得到具有特征转换功能的提示编码器，包括： 通过模仿学习所述第二环境中小数据集的先验知识指导拟合所述初始特征转换函数，得到具有特征转换功能的提示编码器； 其中，所述通过收集所述第二环境的数据优化所述提示编码器，包括： 所述提示编码器通过收集所述第二环境的观察数据并尝试输出动作到更高分数而不断优化，直至输出动作的分数最高； 其中，在进行所述提示编码器的学习过程中，冻结所述预训练模型的权重。

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