[發明專利]一種深度學習模型可視化構建系統及其應用和設計方法

在審

• 申請號: 202110632104.4
• 申請日: 2021-06-07
• 公開（公告）號: CN113537496A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 李暉;李一水;周彧
• 申請（專利權）人: 貴州優聯博睿科技有限公司
• 主分類號: G06N3/10
• 分類號: G06N3/10;G06N3/04;G06N3/08;G06F8/34;G06F8/10;G06F8/20;G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京華創智道知識產權代理事務所(普通合伙) 11888
• 代理人: 彭隨麗

1.一種深度學習模型可視化構建系統，其特征在于，包括：

用戶管理模塊，用于對用戶進行分類以及提供權限；

業務功能模塊，包括數據管理模塊、模型定義模塊、模型訓練模塊和模型可視化模塊，所述數據管理模塊用于對訓練數據集進行管理和存取，所述模型定義模塊用于在瀏覽器Web頁面中以可視化的方式定義和設置模型結構且給用戶提供常用的深度學習算法，所述模型訓練模塊用于超參數設置、模型訓練、模型評估和模型管理，所述模型可視化模塊用于對預訓練模型進行可視化。

2.如權利要求1所述的深度學習模型可視化構建系統，其特征在于，用戶管理模塊還包括管理員模塊和普通用戶模塊，所述管理員模塊用以設置管理員管理用戶及其權限，所述普通用戶模塊用以個人登錄注冊和個人信息管理。

3.如權利要求1所述的深度學習模型可視化構建系統，其特征在于，所述模型定義模塊包括神經網絡結構設計子模塊和通用深度學習算法庫子模塊，所述神經網絡結構設計子模塊用以使用戶基于瀏覽器可視化地設計神經網絡的結構以及配置模型參數，所述通用深度學習算法庫子模塊用以使用戶直接調用深度學習領域中經典的算法。

4.如權利要求1所述的深度學習模型可視化構建系統，其特征在于，所述模型可視化模塊包括網絡結構可視化子模塊和特征圖可視化子模塊，所述網絡結構可視化子模塊用于3D及動態呈現神經網絡的結構，所述特征圖可視化子模塊用于可視化地展現各網絡層生成的特征圖。

5.如權利要求1所述的深度學習模型可視化構建系統，其特征在于，還包括數據庫，所述數據庫包括用戶信息表、模型信息表、數據集信息表以及模型訓練工作流表，分別用于存儲用戶信息、模型信息、數據集信息和模型訓練的相關信息。

6.如權利要求5所述的深度學習模型可視化構建系統，其特征在于，所述用戶信息包括用戶編號、用戶名稱、用戶密碼和用戶等級；所述模型信息包括模型編號、模型名稱、模型存儲路徑、創建模型的用戶編號、模型創建時間、模型描述和預訓練模型；所述數據集信息包括數據集編號、數據集名稱、數據集存儲路徑和數據集的創建信息；所述模型訓練的相關信息包括訓練工作流編號、用戶編號、訓練開始和結束時間、模型編號、數據集編號和日志文件存儲路徑。

7.如權利要求5所述的深度學習模型可視化構建系統，其特征在于，所述數據庫采用MYSQL數據庫。

8.一種如權利要求1-7所述的深度學習模型可視化構建系統作為工業品缺陷檢測的應用，其特征在于，用于檢測過濾紙香煙中爆珠的缺陷。

9.一種如權利要求1-7所述的深度學習模型可視化構建系統的設計方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、設定系統的功能性需求和非功能性需求，所述功能性需求包括獲取訓練數據、設計神經網絡結構、提供通用算法庫、創建模型訓練任務工作流、管理模型以及模型可視化；所述非功能性需求包括安全性、易用性、可擴展性以及兼容性；

S2、根據系統的需求對系統進行總體架構設計，進行分層架構且至少設計四層，包括交互層、業務層、數據層、基礎平臺層；

S3、對各層進行明確分工，所述基礎平臺層用于提供系統實現功能所需的硬件設施以及模型訓練所需的計算資源，所述數據層包括數據庫和文件系統，用于存儲用戶的個人信息、操作信息、數據集信息、模型信息，所述業務層用于實現系統功能，所述業務層包括應用服務層、算法庫層和計算層，所述交互層用于為用戶提供可視化的操作方式；

S4、根據各層的分工進行功能模塊設計和數據庫設計；

S5、實現各模塊和數據庫。

10.如權利要求9所述的深度學習模型可視化構建系統的設計方法，其特征在于，所述深度學習模型可視化構建系統采用B/S架構，開發環境采用Centos7操作系統，開發工具采用Visual Studio Code和PyCharm，開發模式采用前后端分離模式。