[发明专利]一种深度学习模型可视化构建系统及其应用和设计方法

权利要求书

1.一种深度学习模型可视化构建系统，其特征在于，包括：

用户管理模块，用于对用户进行分类以及提供权限；

业务功能模块，包括数据管理模块、模型定义模块、模型训练模块和模型可视化模块，所述数据管理模块用于对训练数据集进行管理和存取，所述模型定义模块用于在浏览器Web页面中以可视化的方式定义和设置模型结构且给用户提供常用的深度学习算法，所述模型训练模块用于超参数设置、模型训练、模型评估和模型管理，所述模型可视化模块用于对预训练模型进行可视化。

2.如权利要求1所述的深度学习模型可视化构建系统，其特征在于，用户管理模块还包括管理员模块和普通用户模块，所述管理员模块用以设置管理员管理用户及其权限，所述普通用户模块用以个人登录注册和个人信息管理。

3.如权利要求1所述的深度学习模型可视化构建系统，其特征在于，所述模型定义模块包括神经网络结构设计子模块和通用深度学习算法库子模块，所述神经网络结构设计子模块用以使用户基于浏览器可视化地设计神经网络的结构以及配置模型参数，所述通用深度学习算法库子模块用以使用户直接调用深度学习领域中经典的算法。

4.如权利要求1所述的深度学习模型可视化构建系统，其特征在于，所述模型可视化模块包括网络结构可视化子模块和特征图可视化子模块，所述网络结构可视化子模块用于3D及动态呈现神经网络的结构，所述特征图可视化子模块用于可视化地展现各网络层生成的特征图。

5.如权利要求1所述的深度学习模型可视化构建系统，其特征在于，还包括数据库，所述数据库包括用户信息表、模型信息表、数据集信息表以及模型训练工作流表，分别用于存储用户信息、模型信息、数据集信息和模型训练的相关信息。

6.如权利要求5所述的深度学习模型可视化构建系统，其特征在于，所述用户信息包括用户编号、用户名称、用户密码和用户等级；所述模型信息包括模型编号、模型名称、模型存储路径、创建模型的用户编号、模型创建时间、模型描述和预训练模型；所述数据集信息包括数据集编号、数据集名称、数据集存储路径和数据集的创建信息；所述模型训练的相关信息包括训练工作流编号、用户编号、训练开始和结束时间、模型编号、数据集编号和日志文件存储路径。

7.如权利要求5所述的深度学习模型可视化构建系统，其特征在于，所述数据库采用MYSQL数据库。

8.一种如权利要求1-7所述的深度学习模型可视化构建系统作为工业品缺陷检测的应用，其特征在于，用于检测过滤纸香烟中爆珠的缺陷。

9.一种如权利要求1-7所述的深度学习模型可视化构建系统的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、设定系统的功能性需求和非功能性需求，所述功能性需求包括获取训练数据、设计神经网络结构、提供通用算法库、创建模型训练任务工作流、管理模型以及模型可视化；所述非功能性需求包括安全性、易用性、可扩展性以及兼容性；

S2、根据系统的需求对系统进行总体架构设计，进行分层架构且至少设计四层，包括交互层、业务层、数据层、基础平台层；

S3、对各层进行明确分工，所述基础平台层用于提供系统实现功能所需的硬件设施以及模型训练所需的计算资源，所述数据层包括数据库和文件系统，用于存储用户的个人信息、操作信息、数据集信息、模型信息，所述业务层用于实现系统功能，所述业务层包括应用服务层、算法库层和计算层，所述交互层用于为用户提供可视化的操作方式；

S4、根据各层的分工进行功能模块设计和数据库设计；

S5、实现各模块和数据库。

10.如权利要求9所述的深度学习模型可视化构建系统的设计方法，其特征在于，所述深度学习模型可视化构建系统采用B/S架构，开发环境采用Centos7操作系统，开发工具采用Visual Studio Code和PyCharm，开发模式采用前后端分离模式。