【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业病虫害检测，具体的是一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台及其训练方法。
技术介绍
1、农业病虫害是农业灾害之一，它具有种类多、影响大、并时常暴发成灾的特点，其发生范围和严重程度容易对农业生产造成重大损失。
2、但是现有技术中的农业病虫害深度学习训练平台，用户在使用直接通过下载平台模型和数据或者上传私有的模型和数据进行病虫害识别结果，缺少对用户模型和数据、平台模型和数据的隔离，平台数据易被用户下载复制，用户数据也容易被平台获取，存在平台数据和用户数据容易泄漏，安全性差的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台及其训练方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，包括数据库和应用工具；
4、所述数据库包括数据集和模型数据库，数据集包括用户数据子集和平台数据子集，模型数据库包括用户模型子数据库和平台模型...
【技术保护点】
1.一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，包括数据库和应用工具；
2.根据权利要求1所述的一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，所述训练平台还包括前端可视化组件、容器控制器、数据资源调用组件、硬件资源调用组件和模型管理组件；
3.根据权利要求2所述的一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，所述前端可视化组件包括显示输出设备、操作控制设备、信号传输设备构成，用于可视化的显示硬件资源、数据资源、模型等运行和使用情况。
4.根据权利要求3所述的一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，所述硬件资源...
【技术特征摘要】
1.一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，包括数据库和应用工具；
2.根据权利要求1所述的一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，所述训练平台还包括前端可视化组件、容器控制器、数据资源调用组件、硬件资源调用组件和模型管理组件；
3.根据权利要求2所述的一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，所述前端可视化组件包括显示输出设备、操作控制设备、信号传输设备构成，用于可视化的显示硬件资源、数据资源、模型等运行和使用情况。
4.根据权利要求3所述的一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，所述硬件资源调用组件用于对模型训练时所需要的gpu资源、内存资源、存储空间、通信资源进行调度。
5.根据权利要求1所述的一种轻量级农业病虫害深度学习训练平台，其特征在于，所述容器控制器用于用户对虚拟容器进行管理，控制虚拟容器中第三方库的安装、依赖环境的安装、模型的加载以及容器的运行和消亡。
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：管博伦，董伟，孔娟娟，朱静波，李闰枚，张立平，
申请(专利权)人：安徽省农业科学院农业经济与信息研究所，
类型：发明
国别省市：
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