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基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类   总被引:5,自引:1,他引:4  
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。  相似文献   
2.
【目的】为了提高作物和杂草的识别准确率和实时性,以苗期甜菜田间彩色图像为研究对象,提出了基于深度可分离卷积的实时农业图像逐像素分类方法。【方法】本研究使用由农业机器人采集的苗期甜菜田间彩色图像,通过人工逐像素标注方法将彩色图像中各个像素点标注为作物、杂草、土壤3个类别,并将单一类别的标注信息分别置于3个不同的图像通道,构成用于训练和测试的数据集。首先,建立以编码器-解码器为基础的深度可分离卷积神经网络模型,将编码器部分和解码器部分进行多尺度合并,由编码器部分决定像素位置,解码器部分获得像素分类;然后,为了解决分类类别覆盖率不平衡的问题,通过单通道标注信息训练,提高了低覆盖率分类类别的准确率,再将多个训练结果输出,实现对图像中的土壤、杂草、作物的识别;为了控制网络参数规模,采用宽度乘数控制点卷积核的个数,同时在不同分辨率输入条件下对网络模型进一步测试,以讨论网络模型的实时性。最后,使用随机数据增强技术扩充数据集,数据集中的80%用于网络参数的训练,20%用于测试网络性能。【结果】(1)通过与已有逐像素分类方法比较,本文方法获得较高的分类准确率。其中,SegNet方法逐像素分类的平均准确率为90.06%,U-Net方法平均准确率为92.06%,三通道标记训练的本文网络平均准确率为92.70%,单通道标记训练的本文网络平均准确率达94.99%。(2)通过计算不同方法单一类别逐像素分类的各项指标,论证了本文提出的单通道标注信息训练方法在处理分类类别覆盖率不平衡和训练样本较少情况下的优势。对杂草逐像素分类的准确率,SegNet方法为18.39%,U-Net方法为18.33%,三通道标记训练的本文网络为22.87%,单通道标记训练的本文网络准确率达41.94%。(3)通过宽度乘数可以有效控制网络模型的参数规模,当宽度乘数为1时,参数尺寸为676.8万,当宽度乘数为0.1时,参数尺寸降低到7.72万,是原始网络参数规模的1.14%,对土壤、杂草、作物的逐像素分类准确率分别仅降低2.81%、2.78%、3.7%,按照识别精度需求参数规模还可以进一步减小。(4)在输入分辨率和宽度乘数的共同作用下,讨论了网络的实时处理能力。采用GPU硬件加速对3个类别同时识别的速率可达20 fps,对单一类别识别速率达60 fps。可满足农业除草系统和作物监测系统实时在线运行。【结论】本文所提出的基于深度可分离卷积的逐像素分类方法,能对农业图像中的土壤、杂草、作物实施有效逐像素分类,同时该方法能对单一类别逐像素分类进行实时处理,满足实际系统的应用需求。  相似文献   
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