惠巧娟 孫婕

摘要：傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的玉米葉片病害檢測模型檢測精度不高、模型參數(shù)量大，基于此，提出一種融合多尺度、無參數(shù)度量學(xué)習(xí)的玉米葉片病害識別算法模型。首先，利用Vgg-16、Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)，將玉米葉片病害圖片映射到全局和局部特征空間；然后，利用多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)全局和局部特征的深度融合，強(qiáng)化特征的分類能力；最后，利用無參數(shù)元學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)待測玉米葉片病害圖片與特征集之間的度量，根據(jù)度量結(jié)果，實(shí)現(xiàn)玉米葉片病害的快速定位與識別。在開源Plant Village數(shù)據(jù)集、自建玉米葉片病害數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測試，所提出模型的識別準(zhǔn)確率分別為97.45%、96.39%，同時(shí)保持了較低的識別時(shí)間開銷；相比其他經(jīng)典玉米葉片病害識別模型，具有更強(qiáng)的魯棒性和泛化性能。

關(guān)鍵詞：玉米葉片病害識別；多尺度特征；度量元學(xué)習(xí)；全局和局部特征；Swin Transformer

中圖分類號：TP391.41??文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A??文章編號：1002-1302（2023）09-0199-06

基金項(xiàng)目：寧夏高等學(xué)?？茖W(xué)研究項(xiàng)目（編號：NGY2020114）；寧夏種業(yè)提升工程農(nóng)作物新品種展示示范項(xiàng)目。

作者簡介：惠巧娟（1981—），女，寧夏隆德人，副教授，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、智能農(nóng)業(yè)。E-mail：huiqj0308@sina.com。

玉米具有產(chǎn)量高、適應(yīng)環(huán)境能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，是畜牧業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、化工業(yè)等領(lǐng)域重要的食品和飼料加工原料。然而，近年來由于全球氣候變化反常以及過度使用農(nóng)藥等，導(dǎo)致玉米葉片病害的發(fā)病率明顯增加，直接影響玉米的產(chǎn)量和質(zhì)量［1］?？焖贉?zhǔn)確地識別玉米葉片病害，對玉米作物的穩(wěn)定生產(chǎn)具有重要意義。

常見的玉米葉片病害包括銹病、葉斑病、紋枯病等多種類型［2］，傳統(tǒng)識別方法主要依靠人工觀察玉米葉片上形成的斑點(diǎn)顏色和形狀進(jìn)行判斷［3］。然而，缺乏經(jīng)驗(yàn)的觀察者容易出現(xiàn)診斷錯(cuò)誤，極易錯(cuò)過最佳治療時(shí)間；同時(shí)，人工識別方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，在一定程度上存在主觀性。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，并且取得了突破性的進(jìn)展［4］。眾多研究者開始嘗試將深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法應(yīng)用于農(nóng)作物的葉片病害檢測任務(wù)中。Sun等提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)的玉米葉片病害檢測模型，并在Inception-V3、Inception-V4、Vgg-16、AlexNet等分類模型上進(jìn)行改進(jìn)與測試［5］。鄧朋飛等利用遷移學(xué)習(xí)的方法提出了一種玉米病害識別模型，首先利用Inception對VGG-16網(wǎng)絡(luò)的卷積塊進(jìn)行改進(jìn)，并借助遷移學(xué)習(xí)和壓縮迭代技術(shù)對深度特征進(jìn)行編碼壓縮，降低模型的參數(shù)［6］。董萍等為了進(jìn)一步降低玉米病害識別模型的時(shí)間開銷，將Inception V3模型中的5×5卷積核分解成2個(gè)大小為3×3卷積核，并借助遷移學(xué)習(xí)的思想提升了模型的泛化性能［7］。Bao等針對傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)參數(shù)多、收斂慢、泛化能力局限的問題，通過重新組合卷積層和池化層對原始卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，并應(yīng)用到玉米葉片病害檢測任務(wù)中［8］。雖然上述玉米葉片病害識別模型在一定程度上可以緩解模型識別時(shí)間開銷大的問題，但改進(jìn)后的模型仍然需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；同時(shí)，該類基于遷移學(xué)習(xí)的玉米葉片病害識別模型對于新品種病害葉片的泛化性能具有局限性。曹藤寶等針對傳統(tǒng)玉米葉片病害識別模型精度不高的問題，利用注意力機(jī)制和稠密塊網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化模型對玉米葉片病害區(qū)域的定位精度與識別性能［9］。Chen等提出了一種基于注意力嵌入的輕量級玉米葉片病害識別模型，通過利用深度可分離卷積替換DenseNet網(wǎng)絡(luò)中的卷積塊，降低了模型的識別時(shí)間開銷；此外，在每一層卷積層嵌入注意力機(jī)制，聚焦葉片病害區(qū)域的特征，強(qiáng)化特征的分類能力［10］。

雖然上述模型在一定程度上降低了模型的時(shí)間開銷、提高了識別精度，然而大多模型仍然存在如下問題：（1）現(xiàn)有模型大多采用遷移學(xué)習(xí)的思想或改進(jìn)卷積網(wǎng)絡(luò)降低模型時(shí)間開銷；然而，該類方法仍需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上做進(jìn)一步微調(diào)或預(yù)訓(xùn)練，限制了模型對于新品種玉米葉片病害檢測的泛化性能。（2）現(xiàn)有的主流玉米葉片病害檢測模型大多采用單一的局部或全局特征進(jìn)行下游病害識別任務(wù)，極易導(dǎo)致信息利用不充分。針對上述問題，提出一種基于多尺度特征無參數(shù)度量學(xué)習(xí)的玉米葉片病害檢測新模型，結(jié)合玉米葉片病害圖片的局部特征和全局特征，構(gòu)造多尺度特征；其次，利用無參數(shù)的度量學(xué)習(xí)算法緩解模型時(shí)間開銷大的問題，快速定位與識別玉米葉片病害區(qū)域。

1?數(shù)據(jù)集

利用開源數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型的訓(xùn)練與測試，其中開源數(shù)據(jù)集選擇Plant Village數(shù)據(jù)集［11］，選取數(shù)據(jù)集中的3 852幅玉米病害及健康葉片圖像，主要為健康葉片、銹病、葉斑病、紋枯病4種類型。自建數(shù)據(jù)集主要來源于寧夏當(dāng)?shù)赜衩追N植基地，包括大小斑病、銹病、灰斑病、健康葉片4類，總共包含1 380幅玉米病害及健康葉片圖像。上述數(shù)據(jù)集均按照8 ∶?2的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，詳細(xì)數(shù)據(jù)信息見表1，數(shù)據(jù)集的部分可視化樣本見圖1。

2?方法論

2.1?模型結(jié)構(gòu)

基于多尺度特征度量元學(xué)習(xí)的玉米葉片病害識別模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。主要包括全局和局部特征提取、多尺度特征融合模塊、無參數(shù)度量學(xué)習(xí)模塊。首先，利用Vgg-16網(wǎng)絡(luò)、Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)將玉米葉片病害圖片分別映射到全局特征空間和局部特征空間；其次，提出一種多尺度特征融合模塊，將全局和局部特征進(jìn)行深度特征融合；最后，利用元學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架并結(jié)合無參數(shù)的度量學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)待測試玉米葉片的定位與識別。

2.2?特征提取

當(dāng)前主流玉米葉片病害檢測模型大多僅利用傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)，提取單一的全局特征，導(dǎo)致給定圖片信息利用不充分，尤其是對于早期農(nóng)作物病害區(qū)域小、特征不明顯的測試樣本，極易造成漏報(bào)或誤報(bào)，進(jìn)而耽誤最佳治療時(shí)間。為此，本研究通過提取全局和局部特征，深度挖掘玉米病害區(qū)域的深層次特征，提高特征的區(qū)分能力。

2.2.1?全局特征提取?為了將玉米葉片病害圖片映射到深度全局特征空間，采用圖3所示的Vgg-16網(wǎng)絡(luò)［12］挖掘玉米葉片病害區(qū)域的整體屬性，包括顏色、紋理、形狀特征。其中，Vgg-16網(wǎng)絡(luò)由13個(gè)卷積層和5個(gè)池化層組成，此處，將全連接層截?cái)?，僅將第5個(gè)池化層的輸出作為全局特征。具體計(jì)算如公式（1）所示。

式中：Fsvgg表示全局特征；Pool（·）表示全局平均池化層；Conv13（·）表示卷積層操作；Is表示玉米葉片病害圖片。

2.2.2?局部特征提取?現(xiàn)有玉米葉片病害識別模型大多僅采用單一的全局特征，對于局部特征利用不充分。受SwinTransformer網(wǎng)絡(luò)在小目標(biāo)檢測任務(wù)中應(yīng)用成功的啟發(fā)［13-14］，本研究嘗試?yán)肧winTransformer將玉米葉片病害圖片映射到局部特征空間。SwinTransformer網(wǎng)絡(luò)在VisionTransformer網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，利用多倍率的下采樣操作，細(xì)粒度地捕獲多層次特征，緩解玉米葉片早期病害區(qū)域小、特征不明顯造成的特征丟失問題。此外，SwinTransformer網(wǎng)絡(luò)引入了窗口機(jī)制，進(jìn)一步提高了對目標(biāo)區(qū)域細(xì)節(jié)特征的捕獲能力。SwinTransformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

SwinTransfromer網(wǎng)絡(luò)的核心部分主要為窗口多頭自注意力（windows multi-head self-attention，W-MHSA）和偏移窗口多頭自注意力（shifted windows multi-head self-attention，SW-MHSA）模塊。假設(shè)玉米葉片病害圖片經(jīng)過Patch Partition后，首先在W-MHSA窗口內(nèi)將整個(gè)映射特征圖劃分為W個(gè)窗口；Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)4個(gè)階段的窗口個(gè)數(shù)分別為4、8、16、32；然后，在窗口內(nèi)部計(jì)算多頭自注意力，具體計(jì)算如公式（2）、公式（3）所示。

式中：FW-MHSA′表示窗口多頭自注意力機(jī)制的輸出特征圖；W_MHSA（·）表示窗口多頭自注意力機(jī)制；LN表示特征標(biāo)準(zhǔn)化；FW-MHSA表示窗口多頭自注意力模塊的最終輸出； MLP表示多層感知機(jī)。雖然利

用窗口機(jī)制可以捕獲玉米葉片病害區(qū)域的局部特征，然而僅在窗口內(nèi)部進(jìn)行多頭注意力運(yùn)算，極易忽略窗口間的信息流動。為此，將多頭自注意力機(jī)制的輸出，作為偏移窗口多頭自注意力SW-MHSA的輸入，利用窗口之間的偏移量，來細(xì)粒度劃分玉米葉片病害特征圖，在保持窗口間信息交互的同時(shí)，捕獲玉米葉片病害區(qū)域的細(xì)粒度局部特征。偏移窗口多頭自注意力SW-MHSA內(nèi)部運(yùn)算流程如公式（4）、公式（5）所示。

式中：SW_MHSA（·）表示偏移窗口多頭自注意力機(jī)制；FSW-MHSA表示偏移窗口多頭自注意力機(jī)制的輸出特征圖，即玉米葉片映射到局部特征空間中的局部特征圖。

2.3?多尺度特征融合

為了強(qiáng)化玉米葉片病害特征的區(qū)分能力，將提取的全局和局部特征進(jìn)行深度融合，構(gòu)造多尺度特征集F，緩解傳統(tǒng)玉米葉片病害識別模型僅利用單一特征而造成信息丟失的問題。特征融合詳細(xì)流程如圖5所示。

首先，計(jì)算全局特征Fsvgg和局部特征FSW-MHSA的融合矩陣F′，用于多尺度特征之間的信息交互，計(jì)算如公式（6）所示。

然后，利用SoftMax函數(shù)按矩陣行計(jì)算注意力分布權(quán)重w，權(quán)重值越大表示特征相關(guān)性越大，融合特征更具有區(qū)分能力，計(jì)算如公式（7）所示。

最后，將全局特征與注意力分布權(quán)重進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算，獲取全局特征注意力圖Fsvgg′；并在此基礎(chǔ)上將局部特征FSW-MHSA與全局特征注意力圖進(jìn)行相乘，得到最終的多尺度融合特征集F，用于表示玉米葉片病害區(qū)域的分類特征。計(jì)算如公式（8）、公式（9）所示。

2.4?無參數(shù)度量學(xué)習(xí)

為了降低玉米葉片病害識別模型的時(shí)間開銷，采用無參數(shù)的度量學(xué)習(xí)計(jì)算融合特征集和待識別玉米葉片映射特征之間的相似度，根據(jù)相似度值快速定位與識別葉片的病害區(qū)域。首先利用卷積網(wǎng)絡(luò)將待測試玉米葉片圖片映射到深度特征空間；然后，利用余弦相似度，逐區(qū)域逐位置計(jì)算映射到深度特征空間的待測試圖片特征與融合特征F之間的相似度分?jǐn)?shù)，并借助argmax函數(shù)計(jì)算每個(gè)位置處的最大相似度值，最終將所有位置的識別結(jié)果進(jìn)行拼接，得到玉米葉片病害區(qū)域的識別結(jié)果。具體計(jì)算如公式（10）至公式（12）所示。

式中：S′（x，y）i表示位置（x，y）處映射到深度特征空間的待測試圖片特征F（x，y）test與融合特征F（x，y）之間的相似度分?jǐn)?shù)；cos（·）表示余弦相似度函數(shù)；S（x，y）i表示第i個(gè)區(qū)域位置（x，y）處的最大相似度分?jǐn)?shù)；cat（·） 表示拼接函數(shù)；Rs表示待測玉米葉片病害區(qū)域的總分?jǐn)?shù)值。最后，為了優(yōu)化所提出玉米葉片病害檢測模型的識別性能，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行損失計(jì)算，根據(jù)損失值實(shí)現(xiàn)模型端到端的優(yōu)化。

3?試驗(yàn)與分析

3.1?試驗(yàn)環(huán)境與評價(jià)指標(biāo)

選擇64位Windows 10操作系統(tǒng)，搭載NVIDIA V100的32 GB GPU，并采用PyTorch 1.7.1深度學(xué)習(xí)框架編碼，編程語言采用Python 3.7，顯卡Cuda版本為10.0；優(yōu)化器選擇SGD，初始學(xué)習(xí)率為1×10-3，batch大小設(shè)定為8。模型在訓(xùn)練集、測試集上的準(zhǔn)確率變化、損失函數(shù)曲線如圖6所示。模型約經(jīng)過60個(gè)epoch后基本收斂，并且此時(shí)準(zhǔn)確率已超過97%，loss值也達(dá)到了最低；為此，所提出模型的所有試驗(yàn)均在epoch為60的基礎(chǔ)上進(jìn)行。

選擇當(dāng)前主流的評價(jià)指標(biāo)：準(zhǔn)確率（Accuracy）、精準(zhǔn)率（Precision）和召回率（Recall），計(jì)算如公式（13）至（15）所示。

式中：TP表示模型判斷為正樣本的個(gè)數(shù)；TN表示模型判斷為負(fù)樣本的個(gè)數(shù)；FN表示將樣本錯(cuò)誤判斷為負(fù)樣本的個(gè)數(shù)；FP表示將樣本錯(cuò)誤判斷為正樣本的個(gè)數(shù)。

3.2?消融試驗(yàn)

為了分析玉米葉片病害圖片的全局和局部特征對所提出模型識別性能的影響，在2個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了表2所示的消融試驗(yàn)?？梢钥闯?，在開源的Plant Village數(shù)據(jù)集上，雖然單一使用局部或全局特征可以實(shí)現(xiàn)91%以上的識別準(zhǔn)確率，但結(jié)合局部和全局多尺度特征，所提出模型可以實(shí)現(xiàn)96.39%的準(zhǔn)確率、96.22%的精準(zhǔn)率、97.63%的召回率。此外，在自建的玉米葉片病害小樣本數(shù)據(jù)集上有類似的發(fā)現(xiàn)，即單一使用全局特征或局部特征不足以充分表示玉米葉片的病害區(qū)域，結(jié)合多尺度特征可以有效提高識別性能。

3.3?對比試驗(yàn)

3.3.1?識別性能分析?為了驗(yàn)證所提出模型的有效性，在開源Plant Village數(shù)據(jù)集上與當(dāng)前經(jīng)典玉米葉片病害識別模型進(jìn)行對比試驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

由表3可以看出，所提出模型在準(zhǔn)確率、精準(zhǔn)率、召回率上均具有較強(qiáng)的競爭力。雖然在精準(zhǔn)率上，所提出模型比Improved-CNN模型有所差距，但I(xiàn)mproved-CNN模型的識別性能是在原始數(shù)據(jù)樣本經(jīng)過平移、濾鏡等數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作場景下取得。尤其是在準(zhǔn)確率上，所提出模型比識別性能最好的LeNet-5、TNN模型分別提高了0.15、1.11百分點(diǎn)；在精準(zhǔn)率上，比AEL-Net模型提高了14.73百分點(diǎn)；在召回率上，比Improved-CNN、AEL-Net模型，分別提升了0.16、14.07百分點(diǎn)。究其原因，所提出模型結(jié)合全局和局部特征構(gòu)造了多尺度特征，充分挖掘了玉米葉片病害區(qū)域的特征，強(qiáng)化了特征的區(qū)分能力。

3.3.2?時(shí)間性能分析?傳統(tǒng)玉米葉片病害識別模型大多利用遷移學(xué)習(xí)或利用深度可分離卷積改進(jìn)傳統(tǒng)卷積塊，通過降低模型參數(shù)量來降低時(shí)間開銷；然而，該類模型仍然需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)或預(yù)訓(xùn)練，并且對于新測試類型的玉米葉片病害圖片的泛化能力具有局限性。針對上述問題，本研究從無參數(shù)度量學(xué)習(xí)角度出發(fā)，利用無參數(shù)學(xué)習(xí)的余弦相似度來計(jì)算特征之間的相似度值，根據(jù)相似度值快速定位與識別玉米葉片病害區(qū)域，進(jìn)而緩解模型的時(shí)間開銷。為了驗(yàn)證所提出模型在時(shí)間開銷方面的性能，選擇當(dāng)前經(jīng)典的玉米葉片病害模型TNN、YOLOv5、AEL-Net、ResNet、AlexNet［18］等進(jìn)行時(shí)間開銷對比，結(jié)果如圖7所示。

由圖7可以看出，所有對比模型中，所提出模型在時(shí)間開銷方面表現(xiàn)仍然具有較強(qiáng)的競爭力。進(jìn)一步驗(yàn)證了所提出模型在利用多尺度特征提高識別性能的同時(shí)，還可以利用無參數(shù)度量學(xué)習(xí)緩解模型的時(shí)間開銷。

3.4?不同類型病害的識別效果分析

由于玉米葉片病害類型不同，病害區(qū)域的紋理、顏色、形狀也不盡相同，為了測試所提出模型對多類型玉米葉片病害的識別性能，進(jìn)行了多個(gè)分類測試。圖8給出了所提出模型在Plant Village和自建數(shù)據(jù)集的測試圖像上進(jìn)行預(yù)測的混淆矩陣。所提出模型在Plant Village數(shù)據(jù)集上對銹病、健康葉片、葉斑病、紋枯病的平均識別準(zhǔn)確率分別為92.00%、97.00%、95.00%、97.00%。在自建數(shù)據(jù)集上對銹病、健康葉片、灰斑病、大小斑病的平均識別準(zhǔn)確率分別為93.00%、97.00%、96.00、94.00%。圖9給出了所提出模型在2個(gè)數(shù)據(jù)集上對多類型玉米葉片病害的可視化測試結(jié)果。可以看出，所提出模型無論在開源Plant Village數(shù)據(jù)集上還是自建數(shù)據(jù)集上均實(shí)現(xiàn)了較好的識別性能，進(jìn)一步驗(yàn)證了局部和全局特征聯(lián)合使用對于識別性能提升的積極作用。

4?討論和結(jié)論

本研究探究了玉米葉片病害圖片的全局和局部特征對于玉米葉片病害識別模型的影響程度，并結(jié)合無參數(shù)度量學(xué)習(xí)緩解模型識別時(shí)間開銷大的問題。通過在開源數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集上，對多種玉米葉片病害進(jìn)行識別與分類，試驗(yàn)結(jié)果與相關(guān)結(jié)論如下。

（1）在開源的Plant Village數(shù)據(jù)集上，實(shí)現(xiàn)了97.45%的準(zhǔn)確率、98.18%的精準(zhǔn)率、97.52%的召回率；在自建數(shù)據(jù)集上，實(shí)現(xiàn)了96.39%的準(zhǔn)確率、96.22%的精準(zhǔn)率、97.63%的召回率。

（2）所提出模型在Plant Village開源數(shù)據(jù)集上的測試時(shí)間為17.8 s，驗(yàn)證了使用無參數(shù)度量學(xué)習(xí)可以較好地降低玉米葉片病害識別模型的時(shí)間開銷。

（3）雖然單一的局部或全局特征可以實(shí)現(xiàn)部分玉米葉片病害的定位與識別；但是，結(jié)合全局和局部特征，構(gòu)造多尺度融合特征，可以有效提升模型的識別性能。

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