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          浪潮通用軟件有限公司黑俊銘獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉浪潮通用軟件有限公司申請的專利基于ETL工具的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115878701B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202211516257.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/25;該發(fā)明授權(quán)基于ETL工具的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練方法及裝置是由黑俊銘;藺川設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-11-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          基于ETL工具的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練方法及裝置在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供一種基于ETL工具的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練方法及裝置。方法包括:在接收到ETL工具的后端程序發(fā)送來的json請求時,從json請求中獲取用戶在ETL工具的前端程序中輸入的模型訓(xùn)練信息;根據(jù)目標(biāo)檢測任務(wù)的類型,選擇對應(yīng)的目標(biāo)檢測算法,并設(shè)置目標(biāo)檢測算法的超參數(shù);根據(jù)圖片設(shè)置信息從ETL工具的后端程序接入的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的訓(xùn)練集表中獲取路徑信息,并根據(jù)路徑信息從圖片文件夾中獲取訓(xùn)練圖片以及從標(biāo)注文件夾中獲取訓(xùn)練圖片對應(yīng)的標(biāo)注信息;根據(jù)獲取到的訓(xùn)練圖片和標(biāo)注信息對設(shè)置好超參數(shù)的目標(biāo)檢測算法進行訓(xùn)練,得到目標(biāo)檢測模型。本發(fā)明提供了一種基于ETL工具實現(xiàn)目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練的方案。

          本發(fā)明授權(quán)基于ETL工具的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于ETL工具的目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練方法,其特征在于,所述ETL工具的后端程序安裝在應(yīng)用服務(wù)器中,所述應(yīng)用服務(wù)器中存放有圖片文件夾和標(biāo)注文件夾,所述標(biāo)注文件夾中存放有所述圖片文件夾中的各個圖片的標(biāo)注信息;所述ETL工具的后端程序接入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,所述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中存放有訓(xùn)練集表和驗證集表,所述訓(xùn)練集表和所述驗證集表中均存放有圖片的多個字段信息,所述多個字段信息包括路徑字段信息,所述路徑字段信息為存放圖片和標(biāo)注信息的路徑信息; 所述方法由所述應(yīng)用服務(wù)器執(zhí)行,所述方法包括: 在接收到所述ETL工具的后端程序發(fā)送來的json請求時,從所述json請求中獲取用戶在所述ETL工具的前端程序中輸入的模型訓(xùn)練信息;其中,所述模型訓(xùn)練信息包括目標(biāo)檢測算法的類型、目標(biāo)檢測算法的超參數(shù)以及圖片設(shè)置信息; 根據(jù)所述目標(biāo)檢測算法的類型,選擇對應(yīng)類型的目標(biāo)檢測算法,并根據(jù)所述超參數(shù)對所述目標(biāo)檢測算法進行超參數(shù)設(shè)置; 根據(jù)所述圖片設(shè)置信息從所述ETL工具的后端程序接入的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的訓(xùn)練集表中獲取路徑信息,并根據(jù)所述路徑信息從所述圖片文件夾中獲取訓(xùn)練圖片以及從所述標(biāo)注文件夾中獲取所述訓(xùn)練圖片對應(yīng)的標(biāo)注信息; 根據(jù)獲取到的所述訓(xùn)練圖片和所述標(biāo)注信息對設(shè)置好超參數(shù)的目標(biāo)檢測算法進行訓(xùn)練,得到目標(biāo)檢測模型。

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