[发明专利]数据处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种数据处理方法及系统。其中，该方法包括：获取待处理数据以及目标数据处理任务；根据目标数据处理任务确定目标模型，其中，目标模型是通过训练流程采用目标数据集对预设模型进行训练得到的，训练流程是根据目标数据处理任务对应的配置信息确定的，目标数据集包括预设数据集以及预设数据集对应目标数据处理任务下的描述信息，预设模型是根据目标数据处理任务确定的；将待处理数据输入目标模型，得到对待处理数据在目标数据处理任务下的处理结果。本发明解决了相关技术中在数据处理任务发生变化时模型训练效率低，导致数据处理效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及模型训练技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法及系统。

背景技术

在数据处理领域，常常需要通过模型对数据进行处理,因而需要进行模型的训练，但是，相关技术中的模型训练框架一般只能处理单一的训练任务，对于不同的数据处理任务，或数据处理任务发生变化时，往往需要重新训练模型。

例如，在图像处理领域，分类模型、检测模型、分割模型等模型使用广泛，由于检测模型训练框架、分类模型训练框架、分割模型训练框架等只能用于处理单一类型的训练任务，在不同的图像处理场景或同一个图像处理场景出现变化时，需要重新训练模型，且模型训练框架在训练模型时的数据处理部分、模型训练部分和效果评估等部分是耦合的，各个部分的扩展性不强。此外，在相关技术中的模型训练框架下还存在以下问题，难以确定数据集的选择以及数据的处理对模型训练效果的影响，难以直观的获知模型评估效果，将训练好的模型转换为可用模型的过程复杂等。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据处理方法及系统，以至少解决相关技术中在数据处理任务发生变化时模型训练效率低，导致数据处理效率低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取待处理图像以及目标图像处理任务；根据目标图像处理任务确定目标图像处理模型，其中，目标图像处理模型是通过训练流程采用目标图像数据集对预设图像处理模型进行训练得到的，训练流程是根据目标图像处理任务对应的配置信息确定的，目标图像数据集包括预设图像数据集以及预设图像数据集对应目标图像处理任务下的描述信息，预设图像处理模型是根据目标图像处理任务确定的；将待处理图像输入目标图像处理模型，得到对待处理图像在目标图像处理任务下的处理结果。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种数据处理方法，包括：获取待处理数据以及目标数据处理任务；根据目标数据处理任务确定目标模型，其中，目标模型是通过训练流程采用目标数据集对预设模型进行训练得到的，训练流程是根据目标数据处理任务对应的配置信息确定的，目标数据集包括预设数据集以及预设数据集对应目标数据处理任务下的描述信息，预设模型是根据目标数据处理任务确定的；将待处理数据输入目标模型，得到对待处理数据在目标数据处理任务下的处理结果。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了另一种数据处理方法，包括：云服务器接收待处理数据以及目标数据处理任务；云服务器根据目标数据处理任务确定目标模型，其中，目标模型是通过训练流程采用目标数据集对预设模型进行训练得到的，训练流程是根据目标数据处理任务对应的配置信息确定的，目标数据集包括预设数据集以及预设数据集对应目标数据处理任务下的描述信息，预设模型是根据目标数据处理任务确定的；云服务器采用目标模型对待处理数据进行处理，得到待处理数据在目标数据处理任务下的处理结果，并通过云服务器返回处理结果至客户端。