算法可视化开发的方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116069306A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202111290544.2

    申请日:2021-11-02

    IPC分类号: G06F8/34

    摘要: 本发明提供一种算法可视化开发的方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:基于不同的算法开发任务,确定需要的底层画布和基础算法的图形组件;基于所述算法的流程,确定所述算法的可视化编排;基于模型转换后的所述算法的可视化编排以及设置的校验条件,确定所述算法的校验结果;若校验结果是通过,则生成所述算法的可部署的算法容器,完成所述算法的可视化开发。本发明提供的算法可视化开发的方法、装置、电子设备及存储介质,通过将芯片和基础算法可视化,实现算法可视化编排,简单易上手,无代码开发。减少开发人员对底层平台约束限制,提高工作效率。

    图像异常检测模型训练方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117115578A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202210522933.1

    申请日:2022-05-13

    摘要: 本申请涉及图像处理技术领域,提供一种图像异常检测模型训练方法、装置、设备及介质,该方法包括:对采集到的基站部件图像集进行图像预处理,得到基站部件图像集的正常样本图像训练集;通过正常样本图像训练集结合稀疏约束和分布约束,对预设自编码器进行训练,得到目标优化自编码器;通过判别器对目标优化自编码器进行再训练,得到图像异常检测模型。本申请实施例提供的图像异常检测模型训练方法结合正常样本图像训练集、稀疏约束、分布约束和判别器对自动编码器进行训练,得到具有更强鲁棒的正常样本图像的重建能力、拉远正常样本图像在向量空间距和具备更优性能的图像异常检测模型,从而更加快速准确地区分出正常图像和异常图像。