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申请/专利权人：上海人工智能创新中心
申请日：2022-08-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN115392483B
主分类号：G06N20/00
分类号：G06N20/00;G06F9/445;G06F9/448;G06F9/451
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开
摘要：本发明涉及一种深度算法可视化方法，包括：提供包含单个或多个可视化器和可视化后端的可视化模块，其中所述可视化器用于可视化，所述可视化后端用于存储可视化内容，且每个可视化器均与单个或多个可视化后端通信；确定调用的可视化器和可视化后端，并配置可视化器的参数和可视化后端的参数；根据配置参数初始化可视化器和可视化后端；存储并可视化深度学习算法的配置文件；可视化训练数据；可视化深度学习模型结构图；以及确定当前是深度学习模型的训练阶段或训练后，进行相应的可视化。该可视化方法能够以一种统一的调用方式对深度学习算法运行时的各个环节进行可视化分析，帮助快速分析深度学习模型。本发明还涉及一种图片可视化方法。
主权项：1.一种深度学习算法可视化方法，其特征在于，包括：提供包含单个或多个可视化器和可视化后端的可视化模块，其中所述可视化器用于可视化，所述可视化后端用于存储可视化内容，且每个可视化器均与单个或多个可视化后端通信；确定调用的可视化器和可视化后端，并配置可视化器的参数和可视化后端的参数；根据任务确定单个或多个所述可视化器，其中所述可视化器包含绘制接口、后端接口和OpenMMLab数据格式可视化接口；所述绘制接口被配置为绘制检测框、掩码、文本、点、线以及特征图；根据配置参数初始化可视化器和可视化后端；存储并可视化深度学习算法的配置文件；由相应的可视化器可视化训练数据，确定训练数据中的图片和标签是否正确，并存储在可视化后端；由相应的可视化器可视化深度学习模型结构图，并存储在由相应的可视化后端；以及确定当前状态是深度学习模型的训练阶段还是训练后，若是训练阶段，则进行模型参数训练和损失计算，然后由相应的可视化器可视化损失、学习率、训练中的特征图，并存储在相应的可视化后端，若是训练后，则由相应的可视化器可视化深度学习模型的预测推理结果以及深度学习模型的性能指标，并存储在相应的可视化后端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 一种深度学习算法可视化方法以及图片可视化方法
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