【摘 要】
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我国的番茄经济在整个作物经济中占有很大比重,然而其种植培育的过程中会遭遇多种病害,导致产量下滑造成巨额损失。如今在大数据和人工智能的时代背景下,充分利用图像数据,使用高效精准的智能算法代替人工进行番茄病害识别,对提高养殖户收入和促进相关产业经济的发展具有重大意义。现有的研究工作主要存在如下2个问题:一是基于机器学习的病害识别方案需要人工提取病理特征,这不仅费时费力而且限制模型识别精度的上限;二是基
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我国的番茄经济在整个作物经济中占有很大比重,然而其种植培育的过程中会遭遇多种病害,导致产量下滑造成巨额损失。如今在大数据和人工智能的时代背景下,充分利用图像数据,使用高效精准的智能算法代替人工进行番茄病害识别,对提高养殖户收入和促进相关产业经济的发展具有重大意义。现有的研究工作主要存在如下2个问题:一是基于机器学习的病害识别方案需要人工提取病理特征,这不仅费时费力而且限制模型识别精度的上限;二是基于深度学习算法的病害识别工作中,所构建的模型通常结构复杂导致泛化能力差,只能识别少量的病害类型,并且容易受到背景因素的干扰。为此,本文提出基于知识蒸馏和注意力机制的番茄病害识别模型。主要研究工作如下:（1）提出1种结构简单的基础模型。现有的番茄病害识别研究中使用的模型多种多样,并且训练的方式不尽相同,很难判断在本研究问题中最佳的模型结构以及训练方案是哪一种。因此设计3种不同的实验方案,同时训练4种结构不同的经典模型Alex Net、VGG16、Res Net以及Dense Net。实验结果表明:利用多样化的额外图像数据预训练模型,即便是结构简单的VGG16也能取得与Dense Net121相接近的识别准确率。故采用VGG16的结构设计1种轻量化模型,然后使用制作的预训练数据集训练该模型,最后使用番茄病害图像微调模型的权重参数,得到1种结构简单的番茄病害识别模型。但是轻量化的结构设计也使得模型精度不及4种经典模型,有待进一步提高。（2）提出使用注意力机制和知识蒸馏算法提升基础模型性能的方案。将SE通道注意力算法模块嵌入基础模型中,引导模型关注图像中重要的病斑区域;然后使用知识蒸馏算法将大型模型所学知识迁移到该模型中,最终模型的识别精度达到与经典模型相接近的98.33%,然而模型只有30.79M,证明了本文所提方案的有效性。为了进一步证实模型学习到关键的番茄病斑特征,以及评估模型的泛化能力,因此随机挑选38种农作物病害中的4种类型,从互联网下载相关图像进行识别并可视化结果,发现模型很好地关注到叶片的发病区域,具有很高的可信度和泛化能力。
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