基于遷移學(xué)習(xí)的多模型水稻病害識別方法研究

王忠培 張萌 董偉 朱靜波 孔娟娟 錢蓉

摘要 水稻病害是影響水稻產(chǎn)量的重要因素之一，使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法識別農(nóng)作物病蟲害效果并不理想，因此該研究使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合遷移學(xué)習(xí)方法識別常見水稻病害。使用當(dāng)前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型VGG、ResNet、DenseNet、InceptionResNet、Xception模型作為預(yù)訓(xùn)練模型，通過比較不同模型在新任務(wù)上的表現(xiàn)，選取性能最好且最穩(wěn)定的Xception模型作為最終模型。試驗(yàn)結(jié)果顯示，DenseNet、InceptionResNet、Xception的識別準(zhǔn)確率可以達(dá)到97%，尤其是Xception模型不僅可以達(dá)到98.50%的最高識別準(zhǔn)確率而且是最穩(wěn)定的。該研究通過試驗(yàn)探討了適用于常見水稻病害智能識別的最佳模型，同時(shí)表明了使用遷移學(xué)習(xí)方法解決新任務(wù)的有效性。

關(guān)鍵詞 水稻病害;遷移學(xué)習(xí);深度學(xué)習(xí);智能識別

中圖分類號 S-058?? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A? 文章編號 0517-6611（2021）20-0236-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.20.062

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Multi-model Rice Disease Recognition Based on Transfer Learning

WANG Zhong-pei，ZHANG Meng，DONG Wei et al

（Institute of Agricultural Economics and Information， Anhui Academy of Agricultural Sciences， Hefei， Anhui 230031）

Abstract Rice disease is one of the most important factors affecting rice yield. The effect of traditional machine learning method to identify crop diseases and insect pests is not idea， so that we used deep learning technology combined with transfer learning method to identify common rice diseases.The classical models were adopted， such as VGG， ResNet， DenseNet， InceptionResNet and Xception to compare the performances on new task and select the Xception model as the final model based on the accuracy and stable performance. The results showed that the recognition accuracy of DenseNet， InceptionResNet and Xception model could reach more than 97%. In particular， Xception model could not only achieve the highest recognition accuracy of 98.50%， but also was the most stable of these models. This study explored the best model for rice diseases intelligent recognition task and showed the effectiveness of using transfer learning method to solve new task.

Key words Rice disease;Transfer learning;Deep learning;Intelligent recognition

基金項(xiàng)目 安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用團(tuán)隊(duì)（2021YL051）。

作者簡介 王忠培（1981—），男，安徽金寨人，助理研究員，博士，從事智能農(nóng)業(yè)研究。*通信作者，副研究員，碩士，從事農(nóng)業(yè)信息化研究。

收稿日期 2021-04-07

水稻農(nóng)作物起源于亞洲，然后傳播至世界各地。我國水稻種植面積居世界第2位[1]。水稻是我國的主要糧食作物之一，作為第二大糧食作物，其種植面積廣泛，約占全國耕地面積的25%。國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2020年水稻播種面積3 007.6萬hm 總產(chǎn)量21 186萬t，單位面積產(chǎn)量7 044 kg/hm2。2020年，我國谷物類（水稻、小麥、玉米、大麥、高粱等）總產(chǎn)量61 674萬t，水稻產(chǎn)量占我國三大主要農(nóng)作物產(chǎn)量的34%左右，而且全國以大米為主食的人口約占全國總?cè)丝诘?0%，因此保證水稻產(chǎn)量關(guān)系到我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及國計(jì)民生。但是，影響水稻產(chǎn)量的因素有很多，如自然環(huán)境（溫度、濕度、水體）和病蟲害的影響等。

根據(jù)全國農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)中心的預(yù)測預(yù)報(bào)[2]，我國2021年糧食重大病蟲害全國發(fā)生面積1.4億hm 同比將會(huì)增加14%，重大病蟲害發(fā)生將會(huì)呈現(xiàn)重發(fā)態(tài)勢。其中，水稻病蟲害2021年預(yù)計(jì)發(fā)生面積8 154萬hm 這將給我國糧食產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成巨大的損失。因此，水稻病蟲害的快速識別并提供防治措施將有利于減少病蟲害對水稻產(chǎn)量的影響。

傳統(tǒng)農(nóng)作物病蟲害的識別主要依靠人工鑒別的方式。一般主要依靠當(dāng)?shù)刂脖２块T的農(nóng)業(yè)專家手工識別。但人工識別方法主要存在以下幾個(gè)問題：第一，人工識別的方法效率較低，工作量較大。第二，人工識別的方法不具有推廣性。植保專家具備的專業(yè)化知識是通過長年累月慢慢積累出來的，而我國糧食作物的經(jīng)營主體是農(nóng)民，廣大基層農(nóng)民一般文化素質(zhì)不高，即使通過植保專家傳授相關(guān)知識，廣大農(nóng)民也很難快速建立病蟲害專業(yè)識別能力。而且我國農(nóng)民居住分散，也不利于專業(yè)知識的傳授。第三，對于很多距離較遠(yuǎn)、交通不便的地方，即使植保專家也不方面到達(dá)，因此無法對發(fā)生的病蟲害實(shí)現(xiàn)及時(shí)鑒別。第四，植保專家人員有限，所以對農(nóng)作物的鑒別范圍有限。第五，農(nóng)作物病蟲害不僅種類繁多，而且在不同階段有不同的癥狀表現(xiàn)，即使是植保專家也不能保證對所有病蟲害實(shí)現(xiàn)正確識別。因此，以上因素將會(huì)導(dǎo)致對病蟲害的識別能力不強(qiáng)和識別范圍有限的問題。

如何使用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對農(nóng)作物病蟲害的智能和快速識別是值得研究的課題之一?，F(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)技術(shù)，特別是人工智能技術(shù)受到了很多研究者的重視，在各個(gè)領(lǐng)域得到了一定應(yīng)用。在農(nóng)作物病蟲害識別方面，已經(jīng)有一些學(xué)者借鑒計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)開展了相關(guān)研究。鑒于此，筆者使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合遷移學(xué)習(xí)方法識別常見水稻病害，采用當(dāng)前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型VGG、ResNet、DenseNet、InceptionResNet、Xception模型作為預(yù)訓(xùn)練模型，通過比較不同模型在新任務(wù)上的表現(xiàn)，選取性能最好且最穩(wěn)定的Xception模型作為最終模型。

1 相關(guān)研究

國外開展農(nóng)作物病蟲害圖像識別研究較早，最早可以追溯到20世紀(jì)80年代，但以前主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)的知識。Sasaki等[3]采用的是機(jī)器學(xué)習(xí)中的貝葉斯方法對黃瓜葉片的健康程度進(jìn)行劃分。Rumpf等[4]使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)（SVM）方法對甜菜的葉片進(jìn)行檢測和分類，準(zhǔn)確率可以達(dá)到97%。Zhang等[5]使用K-means機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別對4種黃瓜葉片病害和3種蘋果葉片進(jìn)行識別。

深度學(xué)習(xí)（Deep Lerarnign，DL）技術(shù)[6]于2006年由Geoffrey Hinton首次提出。而真正讓深度學(xué)習(xí)技術(shù)開始得到學(xué)者關(guān)注的是2012年，學(xué)者AlexKrizhevsky使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)參加計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域挑戰(zhàn)賽。比賽結(jié)果顯示，相對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，Top-5錯(cuò)誤率有了大幅下降，從傳統(tǒng)方法的25.0%下降到16.4%，近10百分點(diǎn)的性能提升顯示出深度學(xué)習(xí)技術(shù)的有效性。隨后，深度學(xué)習(xí)技術(shù)受到了大量學(xué)者的關(guān)注和研究，并且在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域都得到了長足的發(fā)展。

該技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面也得到了應(yīng)用。Mohanty等[7]利用AlexNet模型和GoogleNet模型在ImageNet數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的預(yù)訓(xùn)練模型，通過對該模型做部分調(diào)整，然后應(yīng)用到PlantVillage數(shù)據(jù)集任務(wù)中，可以有效識別該數(shù)據(jù)集中14種作物所涵蓋的26種病害，取得了滿意的結(jié)果。

國內(nèi)開展農(nóng)作物病蟲害識別任務(wù)較晚，在21世紀(jì)初才開始這方面的研究。徐貴力等[8]使用直方圖的方法提取番茄葉片的彩色特征，準(zhǔn)確率可以達(dá)到70%;趙玉霞等[9]使用貝葉斯方法識別玉米葉片上的不同病害類型;李敬[10]使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對煙草病害進(jìn)行識別。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，現(xiàn)階段病蟲害識別主要使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行識別。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用主要有2種方法：方法1是根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型。但這種方法需要大量的樣本訓(xùn)練模型。方法2是將其他領(lǐng)域訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到新的任務(wù)中，該方法又被稱為遷移學(xué)習(xí)方法，并且可以取得良好的結(jié)果。該研究采用遷移學(xué)習(xí)方法將其應(yīng)用到水稻病害識別任務(wù)中。

2 遷移學(xué)習(xí)

2.1 遷移學(xué)習(xí)模型

該研究使用現(xiàn)有的在ImageNet上已經(jīng)訓(xùn)練好的模型作為基礎(chǔ)模型，然后使用遷移學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到新的研究任務(wù)中。該研究主要使用以下訓(xùn)練好的模型：VGG模型、ResNet模型、DenseNet模型、InceptionNet模型以及Xception模型。

2.1.1 VGG模型。

2012年，Krizhevsky等[11]提出AlexNet深度網(wǎng)絡(luò)模型，該模型在大規(guī)模視覺挑戰(zhàn)賽（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge：ILSVRC2012）分類任務(wù)中，將Top-5錯(cuò)誤率下降到16.4%。而在該模型提出以前，使用傳統(tǒng)方法得到的最好Top-5錯(cuò)誤率均在25.0%左右，這證明了深度學(xué)習(xí)模型的有效性。AlexNet深度學(xué)習(xí)模型所展現(xiàn)出來的優(yōu)越性能啟發(fā)了學(xué)者研究更深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2014年在ILSVRC14挑戰(zhàn)賽ImageNet數(shù)據(jù)集分類任務(wù)中，牛津大學(xué)VGG（Visual Geometry Group）實(shí)驗(yàn)室提出了VGG-11、 VGG-13、VGG-16、VGG-19等[12]一系列模型結(jié)構(gòu)。其中，VGG-16在ImageNet圖像分類任務(wù)中獲得了7.4%的Top-5錯(cuò)誤率，比AlexNet降低了7.9%。VGG模型的深度最多可以達(dá)到19層，而AlexNet模型只有8層，證明了隨著模型層數(shù)的增加可以提高分類任務(wù)的準(zhǔn)確率。VGG模型相對于AlexNet模型在以下2個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)：第一，使用了更小的卷積核大小，AlexNet使用7*7的卷積核，而VGG全部使用3*3的卷積核大小，這樣可以減少參數(shù)量，從而加快計(jì)算速度;第二，VGG采用更小的池化層，池化層大小是2*2的窗口，而AlexNet使用的是3*3的池化窗口。

由于VGG網(wǎng)絡(luò)簡單的結(jié)構(gòu)和穩(wěn)定的性能，該模型在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用并受到了大量學(xué)者的關(guān)注和研究。VGG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2.1.2 ResNet模型。

殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Network，ResNet）模型由He等[13]3位華人提出。該模型于2015年提出，并在ILSVRC2015挑戰(zhàn)賽中獲得了冠軍。雖然隨著網(wǎng)絡(luò)模型層數(shù)的增加可以提高模型的性能，但是當(dāng)模型層數(shù)達(dá)到一定深度后并不能帶來模型分類準(zhǔn)確率的相應(yīng)提高，反而會(huì)使得網(wǎng)絡(luò)模型的收斂速度變慢，在測試集上的分類準(zhǔn)確率也變得更差。因?yàn)殡S著層數(shù)的增加，會(huì)帶來梯度消失的問題，所以當(dāng)網(wǎng)絡(luò)模型很深時(shí)，網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練反而會(huì)變得困難。為了解決這個(gè)問題，He等[13]學(xué)者提出使用殘差連接的方式。該模型可以達(dá)到152層，在ImageNet分類任務(wù)中Top-5分類錯(cuò)誤率只有3.57%。殘差連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 2所示。

2.1.3 DenseNet模型。

受ResNet模型所表現(xiàn)出來的良好性能的啟發(fā)，有學(xué)者提出DenseNet模型[14]，可進(jìn)一步加強(qiáng)各層之間的連接。

DenseNet使用更多的跨層快捷連接，從輸入層開始，每層都和后面的各層相互連接，這樣可以充分利用各層的特征信息，同時(shí)可以保證層與層信息之間的最大傳輸，進(jìn)一步減少梯度消失問題。

2.1.4 InceptionResNet模型。

Inception模型是由Google提出的，并在隨后提出了各種版本，如Inception-v1[15]、Inception-v2[16]、Inception-v3[17]、Inception-v4[18]。

Inception模型的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)如圖 4所示。

Inception的結(jié)構(gòu)是將上層的輸入通過1×1、3×3、5×5的卷積后，將其的結(jié)果堆疊起來，這一方面增加網(wǎng)絡(luò)的寬度，另一方面可以增加網(wǎng)絡(luò)對多尺度的處理，有利于處理圖片的多尺度問題。

根據(jù)Inception模型的思想，進(jìn)一步對模型進(jìn)行優(yōu)化，提出了如圖 5的Inception-v1結(jié)構(gòu)，該模型也被稱為GoogLeNet模型，并且獲得了2014年ImageNet比賽的冠軍。

從圖5可以看出，為了減少Inception模型3×3和5×5卷積的計(jì)算量，Inception-v1模型在5×5卷積、3×3卷積之前使用1×1卷積操作減少計(jì)算量。

按照這種思想，隨后又推出了Inception-v2、Inception-v3以及Inception-v4模型結(jié)構(gòu)。

InceptionResnet模型不僅借鑒了Inception模型使用小的卷積核的思想，而且借鑒ResNet殘差連接思想。該模型綜合利用了Inception模型和ResNet模型的優(yōu)點(diǎn)。

2.1.5 Xception模型。

Xception模型[19]是受到Inception模型的啟發(fā)而提出的一種極致Inception模塊。在Inception模塊中，特征通過1*1卷積、3*3卷積對特征進(jìn)行提取。而Xception模型是對每個(gè)輸入通道做處理，首先對每個(gè)輸入通道進(jìn)行普通的1*1卷積，然后再進(jìn)行3*3卷積并將這些結(jié)果聚合起來。同時(shí)，該模型也借鑒ResNet的思想，將殘差連接機(jī)制引入網(wǎng)絡(luò)中。Xception模型結(jié)構(gòu)如圖 6所示。

2.2 遷移學(xué)習(xí)方法

遷移學(xué)習(xí)指的是在某個(gè)任務(wù)上訓(xùn)練出來的模型結(jié)果經(jīng)過簡單的修改后運(yùn)用到新的任務(wù)中。預(yù)訓(xùn)練好的模型一般是在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，如圖像領(lǐng)域的ImageNet數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集一共有超過1 400萬張的標(biāo)注圖片，大概有2.1萬類，由于該數(shù)據(jù)集樣本量足夠多且包含的類別也豐富，在該數(shù)據(jù)集上學(xué)出來的特征可以作為計(jì)算機(jī)視覺方面的通用模型，因此這些訓(xùn)練出來的特征可以用于各種不同的和計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的問題中，新的視覺任務(wù)與原始任務(wù)甚至完全不同。根據(jù)這一特性，該研究采用在ImageNet訓(xùn)練好的VGG模型、ResNet模型、DenseNet模型、InceptionNet模型、Xception模型作為該次遷移學(xué)習(xí)的主要基準(zhǔn)模型，遷移學(xué)習(xí)的流程如圖 7所示。

3 試驗(yàn)過程

3.1 試驗(yàn)環(huán)境

使用深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow軟件進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。電腦配置為CPU：Intel i7-9700@3.00 Ghz;GPU配置為：NVIDIA GeForce RTX 2060，顯存大小6 GB。

3.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

試驗(yàn)數(shù)據(jù)選取常見水稻病害作為重點(diǎn)分析對象，主要選取6種常見的水稻病害，分別為水稻胡麻斑病、水稻白葉枯病、水稻紋枯病、水稻細(xì)菌性條斑病、稻曲病、稻瘟?。▓D8）。

該數(shù)據(jù)集由筆者通過田間實(shí)地拍攝獲得，拍攝的圖片反映了不同場景、不同光照、不同自然環(huán)境下的真實(shí)病害發(fā)生情況。收集的水稻病害數(shù)據(jù)樣本量如表1所示。

3.3 試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

試驗(yàn)選取數(shù)據(jù)集的80%作為訓(xùn)練集，20%作為驗(yàn)證集。

使用在ImageNet上的預(yù)訓(xùn)練模型作為遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。ImageNet數(shù)據(jù)集在R、G、B共3個(gè)通道上的均值為（0.485，0.456，0.406），標(biāo)準(zhǔn)差為（0.229，0.22 0.225），因此該試驗(yàn)對水稻病害數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作時(shí)也使用ImageNet上的均值和標(biāo)準(zhǔn)差值做歸一化處理，以保證和ImageNet預(yù)訓(xùn)練模型的一致。

同時(shí)，為了和預(yù)訓(xùn)練模型輸入大小一致，需要對水稻病害的輸入樣本大小進(jìn)行處理，根據(jù)預(yù)訓(xùn)練模型的輸入大小，將輸入圖片大小調(diào)整為224像素×224像素。使用Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率大小設(shè)置為0.00 同時(shí)在全連接層使用dropout技術(shù)，將選擇比率設(shè)置為0.5。

3.4 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

為了提高模型的泛化性能，需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)指的是通過水平翻轉(zhuǎn)、上下翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、平移、伸縮等方法擴(kuò)充樣本。該試驗(yàn)方案主要采用左右翻轉(zhuǎn)、上下翻轉(zhuǎn)以及隨機(jī)裁剪的方法增加樣本。

3.5 遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型

該研究選取的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型一般都會(huì)經(jīng)過多層卷積和Pooling操作以提取圖片特征。通過多層卷積操作獲得的低層特征往往提取的是圖片的局部邊緣和紋理等信息，低層提取的特征具有通用性，而越往高層提取的特征更多包含的是圖像的語義特征。所以在使用遷移學(xué)習(xí)的過程中，需要先凍結(jié)這些低層特征，但是針對新的任務(wù)時(shí)需要調(diào)整全連接層的參數(shù)，最終獲得新的網(wǎng)絡(luò)模型如圖 9所示。圖9展示了對低層特征提取層不進(jìn)行訓(xùn)練，僅僅對后面的全連接層進(jìn)行訓(xùn)練以適應(yīng)新任務(wù)的需求。

4 試驗(yàn)結(jié)果分析

4.1 VGG-16訓(xùn)練過程

圖 10顯示了使用VGG-16模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程。從圖10可以看出，隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，訓(xùn)練損失值一直處于下降的過程中，訓(xùn)練的準(zhǔn)確率也在逐步上升，但是驗(yàn)證損失值不穩(wěn)定，從而導(dǎo)致驗(yàn)證準(zhǔn)確率也不穩(wěn)定。通過試驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，使用VGG-16模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中存在性能不穩(wěn)定的問題。

4.2 VGG-19訓(xùn)練過程

圖 11顯示了使用VGG-19模型的訓(xùn)練過程。隨著訓(xùn)練的過程，訓(xùn)練損失值逐步降低，相應(yīng)的訓(xùn)練準(zhǔn)確率也在上升，但是驗(yàn)證損失值和驗(yàn)證準(zhǔn)確率也有不穩(wěn)定的現(xiàn)象，存在與VGG-16模型類似的問題。

4.3 ResNet50訓(xùn)練過程

圖 12展示了在ResNet50模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)的結(jié)果。從圖12可以看出，剛開始訓(xùn)練的時(shí)候，訓(xùn)練的損失值和驗(yàn)證的損失值波動(dòng)性較大，但隨著訓(xùn)練的逐步進(jìn)行，模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率逐步穩(wěn)定下來，最終準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%。

4.4 ResNet101訓(xùn)練過程

圖13展示了在ResNet101上的訓(xùn)練過程。從圖13可以看出，該模型無論在最初訓(xùn)練的時(shí)候還是在逐步訓(xùn)練的過程中，模型的訓(xùn)練損失值始終沒有下降且不穩(wěn)定，最終導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確率不高，僅有60.00%左右，而且模型性能一直不穩(wěn)定。

4.5 DenseNet121訓(xùn)練過程

從圖14可以看出，DenseNet121模型經(jīng)過少數(shù)幾輪訓(xùn)練后，訓(xùn)練的損失值下降很多，最終模型的準(zhǔn)確率可以達(dá)到98%。

4.6 InceptionResNetV2訓(xùn)練過程

從圖15可以看出，該模型在訓(xùn)練過程中的穩(wěn)定性稍微不如DenseNet121模型，但是模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率與DenseNet121模型差不多。

4.7 Xception模型訓(xùn)練過程

從圖 16可以看出，Xception模型經(jīng)過較少幾輪的訓(xùn)練后，訓(xùn)練的損失值可以降低到較低的水平，雖然一開始訓(xùn)練損失值也發(fā)生過1次突然增加的情況，但是在后面的訓(xùn)練過程中，訓(xùn)練損失值一直沒有發(fā)生大的波動(dòng)，模型的訓(xùn)練一直很穩(wěn)定，而且訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率一直都很高，保持在98.00%附近?？梢姡琗ception模型無論從準(zhǔn)確率還是模型穩(wěn)定性方面都是這幾個(gè)模型里最好的。

通過遷移學(xué)習(xí)方法各模型在水稻病害識別任務(wù)中的最高成功率如表2所示。表2總結(jié)了7種預(yù)訓(xùn)練模型在水稻病害最好的識別準(zhǔn)確率。其中，Xception模型獲得了最好的識別準(zhǔn)確率（98.50%）;其次，DenseNet121模型獲得了98.44%的識別準(zhǔn)確率;而InceptionNetV2模型的準(zhǔn)確率是97.69%，獲得了第3的識別準(zhǔn)確率。雖然Xception和DenseNet121的識別準(zhǔn)確率差別不大，但是Xception模型的穩(wěn)定性要好于DenseNet121模型。

5 結(jié)論

作為我國主要三大農(nóng)作物之一，水稻病害的防治對我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的提高起到重要的作用。如何使用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能識別將會(huì)有助于病害的準(zhǔn)確防治以及生產(chǎn)效率的提高。該研究針對水稻常見的6種病害使用遷移學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)智能識別。通過對比不同模型下的試驗(yàn)結(jié)果，考察模型識別準(zhǔn)確率以及模型穩(wěn)定性，結(jié)果表明Xception模型在這2個(gè)方面的表現(xiàn)均最優(yōu)。

參考文獻(xiàn)

[1] 周立陽，高增祥，李典謨.害蟲預(yù)測預(yù)報(bào)的生態(tài)學(xué)基礎(chǔ)和應(yīng)用技術(shù)研究進(jìn)展[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，200 21（6）：1013-1019.

[2] 劉杰，姜玉英，黃沖，等.2021年全國糧食作物重大病蟲害發(fā)生趨勢預(yù)報(bào)[J].中國植保導(dǎo)刊，202 41（1）：37-39，42.

[3] SASAKI Y，OKAMOTO T，IMOU K，et al.Automatic diagnosis of plant disease-Spectral reflectance of healthy and diseased leaves[J].IFAC Proceedings Volumes，1998，31（5）：145-150.

[4] RUMPF T，MAHLEIN A K，STEINER U，et al.Early detection and classification of plant diseases with Support Vector Machines based on hyperspectral reflectance[J].Computers and electronics in agriculture，2010，74（1）：91-99.

[5] ZHANG S W，WANG H X，HUANG W Z，et al.Plant diseased leaf segmentation and recognition by fusion of superpixel，K-means and PHOG[J].Optik，2018，157：866-872.

[6] HINTON G E，OSINDERO S，TEH Y W.A fast learning algorithm for deep belief nets[J].Neural computation，2006，18（7）：1527-1554.

[7] MOHANTY S P，HUGHES D P，SALATH M.Using deep learning for image-based plant disease detection[J].Frontiers in plant science，2016，7：1-10.

[8] 徐貴力，毛罕平，李萍萍.缺素葉片彩色圖像顏色特征提取的研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，200 18（4）：150-154.

[9] 趙玉霞，王克如，白中英，等.貝葉斯方法在玉米葉部病害圖像識別中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2007，43（5）：193-195.

[10] 李敬.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙草病害自動(dòng)識別研究[D].泰安：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)，2016.

[11] KRIZHEVSKY A，SUTSKEVER I，HINTON G E.ImageNet classification with deep convolutional neural networks[J].Advances in neural information processing systems，201 25（2）：1106-1114.

[12] SIMONYAN K，ZISSERMAN A.Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[R].2015.

[13] HE K M，ZHANG X Y，REN S Q，et al.Deep residual learning for image recognition[C]//2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Las Vegas，NY，USA：IEEE，2016：770-778.

[14] HUANG G，LIU Z，VAN DER MAATEN L，et al.Densely Connected Convolutional Networks[C]//2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）.Honolulu，HI，USA：IEEE，2017.

[15] SZEGEDY C，LIU W，JIA Y Q，et al.Going Deeper with Convolutions[C]//2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）.Boston MA，USA：IEEE，2015.

[16] IOFFE S，SZEGEDY C.Batch normalization：Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift[J].The 32nd international conference on machine learning，2015，37：448-456.

[17] SZEGEDY C，VANHOUCKE V，IOFFE S，et al.Rethinking the inception architecture for computer vision[C]//2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Las Vegas，NY，USA：IEEE，2016：2818-2826.

[18] SZEGEDY C，IOFFE S，VANHOUCKE V，et al.Inception-v inception-ResNet and the impact of residual connections on learning[R].2016.

[19] Chollet Franois.Xception：Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions[C]//2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Honolulu，HI，USA：IEEE，2017：1800-1807.