[發明專利]深度學習平臺中圖片格式的轉換方法及裝置

在審

• 申請號: 201910831724.3
• 申請日: 2019-09-04
• 公開（公告）號: CN110597775A
• 公開（公告）日: 2019-12-20
• 發明（設計）人: 趙瀟瑤
• 申請（專利權）人: 廣東浪潮大數據研究有限公司
• 主分類號: G06F16/178
• 分類號: G06F16/178;G06N3/08
• 代理公司: 11227 北京集佳知識產權代理有限公司
• 代理人: 李偉

本發明提供一種深度學習平臺中圖片格式的轉換方法，包括：獲取待訓練圖片的圖片格式；判斷所述待訓練圖片的圖片格式是否為當前訓練框架支持的圖片格式；若所述待訓練圖片的圖片格式不是當前訓練框架支持的圖片格式，則對所述待訓練圖片的圖片格式進行轉換，生成與所述待訓練圖片對應的格式轉換圖片，并將所述格式轉換圖片輸入訓練框架進行訓練。本發明實施例提供的深度學習平臺中圖片格式的轉換方法中，通過對圖片格式不屬于當前訓練框架支持的圖片格式的待訓練圖片進行圖片格式的轉換，經轉換后的圖片格式為當前訓練框架支持的圖片格式。故無論學習平臺當前使用何種訓練框架進行訓練，用戶可選擇訓練的圖片格式可以不受限制，用戶體驗良好。

技術領域

本發明涉及機器學習技術領域，特別是涉及一種深度學習平臺中圖片格式的轉換方法及裝置。

背景技術

隨著人工智能技術的發展，機器學習逐漸成為了人們熱議的話題，深度學習正是機器學習領域中一個重要的研究方向。深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖片和聲音等數據的解釋有很大的幫助。

隨著科學技術的發展，出現了越來越多實現深度學習目標的深度學習平臺，其中，用于圖片分析的深度學習平臺為常見的深度學習平臺之一。在用于圖片分析的深度學習平臺中，前端主要是開發用戶所能接觸的前端展示界面，如用戶選擇待分析的圖片進行輸入的頁面，而后端主要是開發用戶不可見的實現邏輯功能等功能的模塊，如為實現訓練所搭建的訓練框架。

在深度學習平臺的使用中，前端展示界面與用戶體驗關聯密切。而在現有技術中，用戶輸入頁面所允許輸入圖片的格式，通常都是有限的。若用戶在界面中選擇圖片的格式不屬于該學習平臺所允許輸入的圖片格式，前端展示界面一般會提示用戶選擇的格式不正確，不支持上傳，用戶還需自行進行圖片處理才能完成輸入，這使得用戶的使用體驗較差。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種深度學習平臺中圖片格式的轉換方法，以解決前端界面輸入圖片的格式限制導致用戶體驗較差的問題。

本發明實施例還提供了一種深度學習平臺中圖片格式的轉換裝置，用以保證上述方法實際中的實現及應用。

為實現上述目的，本發明實施例提供如下技術方案：

一種深度學習平臺中圖片格式的轉換方法，包括：

獲取待訓練圖片的圖片格式；

判斷所述待訓練圖片的圖片格式是否為當前訓練框架支持的圖片格式；

若所述待訓練圖片的圖片格式不是所述當前訓練框架支持的圖片格式，則對所述待訓練圖片的圖片格式進行轉換，生成與所述待訓練圖片對應的格式轉換圖片，并將所述格式轉換圖片輸入訓練框架進行訓練；所述格式轉換圖片的圖片格式為所述當前訓練框架支持的圖片格式。

上述的方法，可選的，所述獲取待訓練圖片的圖片格式，包括：

解析所述待訓練圖片的圖片信息，獲取所述圖片信息中包含的所述待訓練圖片的后綴名；

將所述待訓練圖片的后綴名，作為所述待訓練圖片的圖片格式。

上述的方法，可選的，所述判斷所述待訓練圖片的圖片格式是否為當前訓練框架支持的圖片格式，包括：

獲取所述當前訓練框架支持的圖片的后綴名；

判斷所述待訓練圖片的后綴名是否屬于所述當前訓練框架支持的圖片的后綴名；

若所述待訓練圖片的后綴名不屬于所述當前訓練框架支持的圖片的后綴名，則判斷所述待訓練圖片的圖片格式不是所述當前訓練框架支持的圖片格式。

上述的方法，可選的，所述對所述待訓練圖片的圖片格式進行轉換，生成與所述待訓練圖片對應的格式轉換圖片，包括：