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摘要：本发明涉及人工智能领域，提供一种唯一性控件区域定位模型训练与定位方法、装置和设备，训练方法包括：获取初始策略网络，以及包含目标控件区的第一界面图像；将目标控件区的第一状态信息、第一定位信息、第一定位信息的奖励以及目标划定区的第二状态信息作为一组训练数据；基于多组训练数据，采用强化学习方法对初始策略网络进行参数迭代直至满足迭代终止条件，并将完成参数迭代后的初始策略网络作为控件区域定位模型。本发明提供的唯一性控件区域定位模型训练与定位方法、装置和设备，利用交互截图的方式获取多组训练数据，从而可以省去数据标注过程，能够自动截取到具有唯一识别性且包含目标控件区的控件区域，提高自动化测试脚本的编写效率。

主权项：1.一种唯一性控件区域定位模型训练方法，其特征在于，包括：获取初始策略网络，以及包含目标控件区的第一界面图像；基于所述目标控件区在所述第一界面图像中的位置信息和唯一性信息，以及所述目标控件区的图像特征，确定所述目标控件区的第一状态信息；所述唯一性信息表征所述目标控件区在所述第一界面图像中是否具备唯一识别性；基于所述目标控件区的第一状态信息和所述初始策略网络，确定第一定位信息；基于所述第一定位信息对所述第一界面图像进行控件区域定位，得到目标划定区，并基于所述目标划定区在所述第一界面图像中的位置信息和唯一性信息，确定所述第一定位信息的奖励；基于所述目标划定区在所述第一界面图像中的位置信息和唯一性信息，以及所述目标划定区的图像特征，确定所述目标划定区的第二状态信息；将所述目标控件区的第一状态信息、所述第一定位信息、所述第一定位信息的奖励以及所述目标划定区的第二状态信息作为一组训练数据；基于多组所述训练数据，采用强化学习方法对所述初始策略网络进行参数迭代直至满足迭代终止条件，并将完成参数迭代后的所述初始策略网络作为控件区域定位模型；所述基于多组所述训练数据，采用强化学习方法对所述初始策略网络进行参数迭代直至满足迭代终止条件，包括：针对多组所述训练数据中的任一组训练数据，将所述任一组训练数据中的第一定位信息和第一状态信息输入至初始价值网络，得到所述初始价值网络输出的第一定位价值；将所述任一组训练数据中的第二状态信息输入至目标策略网络，得到所述目标策略网络输出的第二定位信息，将所述第二定位信息和所述第二状态信息输入至目标价值网络，得到所述目标价值网络输出的第二定位价值；基于所述第二定位价值、所述奖励以及所述第一定位价值，对所述初始价值网络进行参数迭代，得到参数迭代后的价值网络；将所述任一组训练数据中的第一定位信息和第一状态信息输入至所述参数迭代后的价值网络，得到所述参数迭代后的价值网络输出的第三定位价值；基于所述第三定位价值，对所述初始策略网络进行参数迭代，直至满足迭代终止条件。

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