基于多尺度注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋果葉部病害識別方法

張會敏 謝澤奇

摘要：針對傳統(tǒng)蘋果葉部病害識別方法識別率低和現(xiàn)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）訓(xùn)練時間長的問題，提出一種基于多尺度注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋果葉部病害識別方法。該方法由多尺度空洞卷積模塊Inception與改進的殘差模塊組成，其中，多尺度空洞卷積模塊Inception用于圖像的多尺度特征提取，在卷積模塊中引入雙注意力機制增強網(wǎng)絡(luò)模型，顯著表示圖像中葉部病斑區(qū)域特征，降低非病斑區(qū)域與背景區(qū)域?qū)ψR別結(jié)果的干擾，在原始?xì)埐钅K上引入卷積層與非線性激活函數(shù)改進的殘差模塊，增加魯棒性判別特征的跨層融合，在蘋果病害葉片圖像數(shù)據(jù)集上的識別準(zhǔn)確率達96%以上。結(jié)果表明，所提出的方法具有參數(shù)量少、占用內(nèi)存小以及性能好的優(yōu)勢，可進一步應(yīng)用于田間蘋果葉部病害智能識別系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：蘋果病害識別；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；多尺度空洞卷積模塊；雙注意力機制；多尺度注意力卷積網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP391.41文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2023）16-0154-08

收稿日期：2023-02-17

基金項目：國家自然科學(xué)基金（編號：62072378）；河南省教育廳高等學(xué)校重點科研項目（編號：20A520045）。

作者簡介：張會敏（1981—），女，河南漯河人，碩士，副教授，研究方向為計算機應(yīng)用。E-mail：513102773@qq.com。

通信作者：謝澤奇，碩士，副教授，主要從事計算機應(yīng)用、圖像處理研究。E-mail：xzq0413@163.com。

由于蘋果葉部病害癥狀復(fù)雜，不正確的評估可能導(dǎo)致果農(nóng)過度使用農(nóng)藥，不僅無法預(yù)防和控制病害，還會導(dǎo)致環(huán)境污染等問題。隨著人工智能的快速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛用于解決植物病害問題。Radha使用支持向量機（SVM）作為分類器，通過圖像加載、對比度增強、RGB-HSI轉(zhuǎn)換對圖像進行預(yù)處理，以識別多種植物病害^［1］。Sharma等訓(xùn)練了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（S-NN）模型，該模型能夠在分割后準(zhǔn)確識別9種番茄葉病，準(zhǔn)確率為98.6%^［2］。謝濱瑤等使用形態(tài)學(xué)擴展算法從圖像中去除噪聲，并使用SVM對特征進行分類，以更有效地從煙草圖像中提取顏色和紋理特征信息^［3］。Lin等構(gòu)建了一個語義分割模型來分割黃瓜白粉病的病斑，最終準(zhǔn)確率達到82.19%^［4］。Jiang等將深度學(xué)習(xí)和SVM技術(shù)相結(jié)合，對水稻病害進行識別和分類，模型的平均正確識別率為96.8%^［5］。Pandiyan等構(gòu)建了植物葉病識別和預(yù)測分析平臺，該平臺使用先進的分段維方法提取植物葉病特征，并實現(xiàn)了實時識別和分析能力^［6］。Zhang等使用高效網(wǎng)絡(luò)B4和最先進的優(yōu)化器Ranger構(gòu)建了黃瓜相似疾病的兩級分類模型，以識別和分類溫室黃瓜葉片上的2種疾病，獲得96%的準(zhǔn)確率^［7］。Bhagwat等提出了一種用于植物病害檢測的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），并與當(dāng)前流行的CNN進行了比較試驗，結(jié)果表明其方法在處理各種類型的葉片圖像時具有更好的魯棒性^［8］。陳柯屹等構(gòu)建了改進型快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（faster region convolutional neural networks，F(xiàn)aster R-CNN）目標(biāo)檢測算法，實現(xiàn)大田環(huán)境棉花頂芽識別，其檢測準(zhǔn)確率為98.1%^［9］。潘仁勇等提出了基于DTS-ResNet（ResNet based on dual transfer learning and squeeze-and-excitation block）的蘋果葉片病害識別方法，該方法以ResNet為基礎(chǔ)模型，將注意力機制與殘差模塊相結(jié)合，作為骨干網(wǎng)絡(luò)以強化網(wǎng)絡(luò)對重要特征信息的提取能力，并采用雙遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式加快模型的收斂速度，能夠較好地識別蘋果葉片病害^［10］。Wang等提出了一種用于蘋果病害識別的深度學(xué)習(xí)模型（IDCNNA），該模型應(yīng)用深度可分離卷積來減少參數(shù)的數(shù)量，取得了良好的識別效果^［11］。Zeng等開發(fā)了智能手機輔助診斷植物葉片疾病的系統(tǒng)^［12］。郭小清等使用54 306張病葉和健康葉的公共數(shù)據(jù)集，采用AlexNet、GoogLeNet這2種CNN架構(gòu)，提出的模型經(jīng)過訓(xùn)練，在檢測葉病方面達到99.35%的準(zhǔn)確率；然而，在不同條件下拍攝的圖像集上進行測試時，其表現(xiàn)不佳^［13］。王權(quán)順等提出基于改進YOLOv4算法的蘋果葉部病害缺陷檢測算法，改進后YOLOv4模型的平均精度均值（mAP）達到97.52%^［14］。馬宇等提出基于三通道注意力機制網(wǎng)絡(luò)的番茄葉部病害識別方法，該方法基于殘差網(wǎng)絡(luò)，將注意力模塊嵌入至殘差網(wǎng)絡(luò)的殘差模塊中，可以并行提取目標(biāo)的通道特征和空間特征，獲取有效的語義信息，在測試集上的平均識別準(zhǔn)確率達98.4%^［15］。為了獲得作物患病區(qū)域的局部特征，提高模型對疾病的識別能力，方晨晨等使用多尺度的方式，在深度可分離卷積的基礎(chǔ)上構(gòu)建了新的殘差模塊，實現(xiàn)了番茄病害特征的有效融合^［16］。曾偉輝等建立了基于高階殘差的作物病害識別模型，可以為識別結(jié)果提供更豐富的特征表達^［17］。盡管存在許多作物病害數(shù)據(jù)集，但現(xiàn)有數(shù)據(jù)集仍然不能滿足基于CNN及其改進模型的病害檢測方法的小樣本要求，并且不能保證模型的通用性。主要原因是作物病害數(shù)據(jù)集需要大量專業(yè)知識和農(nóng)業(yè)專家來完成培訓(xùn)樣本標(biāo)記，這需要大量人力和物力成本。另一方面，作物病害種類繁多，單一類型的樣本偶爾出現(xiàn)，甚至有些病害與區(qū)域有很強的相關(guān)性，這使得構(gòu)建一個大型完整的作物病害數(shù)據(jù)集比較困難^［18-21］。人類可以從少量樣本中學(xué)習(xí)，但從少量樣本學(xué)習(xí)的機器性能非常弱。在小樣本任務(wù)中，最先進的CNN甚至不如簡單的機器學(xué)習(xí)模型。因此，從小樣本檢測的角度研究作物病害檢測方法具有重要的現(xiàn)實意義^［22］。

在以上多尺度卷積起始模塊和注意力機制的啟發(fā)下，本研究構(gòu)建多尺度注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MSACNN），該方法由多尺度空洞卷積模塊Inception與改進的殘差模塊組成，期待可應(yīng)用于蘋果葉部病害識別。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)采集

為更好地驗證算法的有效性，本研究主要采用公共數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集相結(jié)合的方式，來構(gòu)建可用的蘋果葉部病害葉片圖像數(shù)據(jù)集。其中，自建數(shù)據(jù)庫中的大部分圖像都是在陜西省楊凌農(nóng)業(yè)示范區(qū)采集，占總數(shù)據(jù)集的60％，主要用于測試；公共數(shù)據(jù)集采用的圖像來自PlantVillage數(shù)據(jù)集（https：//www.plantvillage.org），占總數(shù)據(jù)集的40％，主要用于訓(xùn)練。在PlantVillage數(shù)據(jù)集中，包括蘋果常見的5種病害：蘋果灰斑病、斑點落葉病、花葉病、褐斑病、銹?。幻糠N病害各100幅圖像，共500幅圖像。

考慮到蘋果葉病的病害數(shù)據(jù)集是一個小數(shù)據(jù)集，往往導(dǎo)致基于CNN識別方法的過度擬合問題，數(shù)據(jù)增強可以提高模型的準(zhǔn)確性，并降低數(shù)據(jù)收集和標(biāo)記的成本。有一些廣泛使用的數(shù)據(jù)增強算法，如圖像裁剪、隨機旋轉(zhuǎn)、重新縮放、垂直和水平翻轉(zhuǎn)、亮度調(diào)整、添加噪聲、更改對比度、隨機擦除、飽和度和光增強等。由于較難采集大量實際帶標(biāo)簽的病害葉片圖像，因此對得到的圖像進行擴充，避免模型的過度擬合并提高模型的泛化能力，本研究通過5種增強算法對每幅圖像進行數(shù)據(jù)擴充，包括上下翻轉(zhuǎn)、左右翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、剪切、圖像增加，將每幅圖像擴充5幅，得到含3 000幅圖像的擴展數(shù)據(jù)集，包括500幅原始圖像和2 500幅擴充圖像。圖1-A展示蘋果健康、灰斑病、斑點落葉病、花葉病、褐斑病、銹病的實例圖像；圖1-B展示標(biāo)注的病害葉片圖像和XML文件；圖1-C展示1幅病害圖像擴充后得到5幅擴展圖像。原始數(shù)據(jù)集由所有原始圖像構(gòu)建，擴增數(shù)據(jù)集由全部原始圖像和擴增圖像構(gòu)建。

1.2 相關(guān)方法

1.2.1 擴展卷積和初始模塊

在目標(biāo)檢測和語義分割任務(wù)中，大的感受野可以提高小目標(biāo)的識別和分割效果。擴展卷積是一種針對圖像語義分割問題的卷積思想，其中下采樣會降低圖像分辨率并丟失信息?？梢酝ㄟ^在卷積核中插入孔（零）來擴展感受野，從而使每個卷積輸出包含大范圍的信息。使用擴張卷積代替下采樣和上采樣，可以很好地保留圖像的空間特征而不造成丟失信息。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層需要更大的接收場，而計算資源有限、無法增加卷積核的數(shù)量或大小時，可以考慮擴張卷積。擴展卷積可以很好地應(yīng)用于圖像需要全局信息的情況。擴展卷積和初始模塊見圖2，其中4個擴張卷積核如圖2-A所示，黑點表示的核元素的數(shù)量保持不變，而感受野與1成比例增加，這意味著2個核輸出的感受野大致相同。

1.2.2 模型構(gòu)建

本研究基于注意力機制與改進的殘差模塊，設(shè)計多尺度注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multi-scale attention CNN，MSACNN）模型，該模型由4個空洞卷積模塊和3個改進殘差模塊組成（圖3）。首先，利用多尺度空洞卷積模塊Inception對圖像進行多尺度特征提取，然后通過改進殘差模塊對局部特征進行組合，從而提取更深層次的全局特征；其次，將CBAM注意力機制嵌入各卷積模塊中，提高卷積模塊對于病變區(qū)域的關(guān)注，降低對非病變區(qū)域和背景對識別結(jié)果的影響；最后，基于改進的殘差模塊實現(xiàn)淺層特征與深層特征的特征融合。使用全局平均池化層對空洞卷積模塊4輸出的空間特征進行處理，得到具有空間信息的特征向量，然后通過含有Softmax函數(shù)的分類層輸出識別結(jié)果。為避免訓(xùn)練模型時出現(xiàn)過擬合的問題，使用標(biāo)簽平滑技術(shù)。

1.2.2.1 空洞Inception模塊

網(wǎng)絡(luò)的深度決定網(wǎng)絡(luò)的表達能力。在某種程度上，網(wǎng)絡(luò)越深，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力越強。增加卷積核的數(shù)量，可以提取圖像中更高級別的語義信息。然而，網(wǎng)絡(luò)越深則卷積核越多，很有可能導(dǎo)致模型出現(xiàn)過度擬合。因此，在IRes AM Net模型中只有4個卷積模塊，其中卷積模塊1具有32個卷積核，卷積模塊2具有64個卷積核，卷積模塊3具有128個卷積核，卷積模塊4具有512個卷積核。每個卷積模塊中的卷積核大小為 3×3，步長為1，填充模式相同，激活函數(shù)均為ReLU，但第4個卷積模塊的步長為2。卷積模塊1和卷積模塊2具有批量歸一化層、激活層、最大池化層、CBAM模塊；而卷積模塊3和卷積模塊4僅具有批量歸一化層、激活層、CBAM模塊。由于第4卷積層的卷積核的數(shù)量很大，這可能會導(dǎo)致過度擬合，因此將L2正則化添加到第4卷積圖層。卷積模塊中的批量歸一化層解決網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中梯度消失或梯度爆炸的問題。最大池化層下采樣特征圖，并獲得特征圖中的紋理特征。

1.2.2.2 卷積注意力機制

雙注意力模塊CBAM整合通道注意力和空間注意力。通道注意力獲取目標(biāo)的類別信息，而空間注意力關(guān)注目標(biāo)的空間位置信息。因此，CBAM可以實現(xiàn)比單個注意力機制更好的性能。通過將CBAM嵌入卷積模塊，可以更好地獲得特征圖中的關(guān)鍵信息。CBAM的結(jié)構(gòu)如圖4所示，其計算公式如下：

F₁=M_c（F）UF；（1）

F₂=M_s（F₁）UF₁；（2）

M_c（F）=σ{MLP［AvgPool（F）］+MLP［MaxPool（F）］}；（3）

M_s（F）=σ{f^N×N［AvgPool（F）；MaxPool（F）］}。（4）

其中：F∈R^H×W×C，表示CNN提取的特征圖；M_c（F）∈R^1×1×C，是經(jīng)過通道注意力得到的特征圖權(quán)重；F₁∈R^H×W×C，表示通道注意力輸出的特征圖；M_s（F）∈R^H×W×1，表示經(jīng)過空間注意力模塊得到的特征圖權(quán)重；U表示矩陣的點乘操作；AvgPool（·）是平均池化操作；MaxPool（·）是最大池化操作；MLP（·） 是一個多層感知機；σ（·）為激活函數(shù)；f^N×N（·）是 N×N的卷積操作。

1.2.2.3 卷積殘差模塊

殘差模塊包含更多的卷積層、批量歸一化與非線性激活函數(shù)，如圖3所示。其中，卷積層可以進一步提取圖像的局部特征，在網(wǎng)絡(luò)深層進行信息融合時，能得到更多的高級語義信息；引入批量歸一化層克服由于卷積層的增加而導(dǎo)致的梯度消失或梯度爆炸問題，使得網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中保持穩(wěn)定，同時也可使得網(wǎng)絡(luò)性能得到提高；添加更多的非線性激活函數(shù)使得網(wǎng)絡(luò)具有稀疏性，減少參數(shù)的相互依存關(guān)系，進而緩解過擬合問題的發(fā)生，同時增加網(wǎng)絡(luò)各層之間的非線性表征能力，使得網(wǎng)絡(luò)能提取更多的非線性信息。改進后的殘差模塊對輸入信息的計算如下：

H（x）=F（x）+y。（5）

其中：y=relu{BN［Conv（x）］}；H（x）為輸出；x為輸入； Conv（·）為卷積操作；BN（·）為批量歸一化操作；relu（·）為非線性激活函數(shù)。

為使得改進的殘差模塊與相應(yīng)卷積模塊的通道數(shù)相匹配，殘差模塊1的卷積層選擇64個卷積核，殘差模塊2、殘差模塊3的卷積層均選擇128個卷積核。殘差模塊1、殘差模塊2中卷積層的步長為1，殘差模塊3中卷積層的步長為2，每個卷積核的大小均為1×1，激活函數(shù)均采用ReLU。引入1×1卷積層具有以下優(yōu)勢：（1）實現(xiàn)跨通道的信息交互；（2）引入非線性函數(shù)，提升網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力；（3）實現(xiàn)特征圖的降維，以便進行特征融合。

2 試驗與分析

為驗證基于MSACNN算法的蘋果病害識別方法的性能，在5種蘋果病葉（蘋果灰斑病、斑點病、花葉病、褐斑病、銹?。﹫D像的數(shù)據(jù)集上進行試驗，并與4種基于改進的CNN作物病害識別方法improved deep CNNs with an attention mechanism（IDCNNA）^［11］、AlexNet^［13］、improved multi-scale AlexNet（IMSAlexNet）^［13］、改進深度殘差網(wǎng)絡(luò)（IDResNet）^［16］進行比較，其中AlexNet用作基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。學(xué)習(xí)率最初設(shè)置為0.001，每30個時期減少10倍。訓(xùn)練批大小為25，動量為0.9，權(quán)重衰減為10^-4，迭代次數(shù)為3 000。Adam被用作模型的優(yōu)化器。從AlexNet獲取的SDINet的超參數(shù)被微調(diào)。為了驗證本研究算法的有效性，試驗于2022年11—12月在自主搭建的IBM服務(wù)器上進行，試驗環(huán)境為Ubuntu操作系統(tǒng)，內(nèi)存32 G，CPU為11th Gen Intel Core^TMi7-1165G7 3.20 GHz，計算平臺為CUDA 11.0，加速庫為CUDNN 7.6.2，機器視覺庫為OpenCV 3.4，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)為tersonflow 2.0，編程語言為Python 3.8。

為更客觀地評估病害的檢測效果，引入檢測準(zhǔn)確率（precision）、召回率（recall）、平均F₁分?jǐn)?shù)作為3個評估指標(biāo)，以測量檢測結(jié)果與實際標(biāo)記圖像之間的差異，計算如下：

其中：TP、TN、FP、FN分別是真陽性、真陰性、假陽性、假陰性的樣本數(shù)。精度范圍為（0，1），越接近1意味著預(yù)測效果越好。

2.1 驗證MSACNN模型

在蘋果病害葉片圖像數(shù)據(jù)集上驗證MSACNN的有效性，并與IDCNNA、IMSAlexNet、IDResNet、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)AlexNet進行比較。為保證模型的性能不受參數(shù)設(shè)置的影響，固定訓(xùn)練過程中所有的訓(xùn)練策略不變。MSACNN和4種比較模型在訓(xùn)練集上準(zhǔn)確率與損失的變化分別如圖5所示。從圖5-A可以看出，各模型在訓(xùn)練過程中準(zhǔn)確率均呈穩(wěn)定上升的趨勢，在第1 000個迭代輪次時就已達到收斂，且各模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率均達到90%以上，表明MSACNN在訓(xùn)練集上具有良好的性能。從圖5-B可以看出，所有模型的損失在訓(xùn)練過程中均穩(wěn)定下降，最終都達到收斂的狀態(tài)。由于在訓(xùn)練MSACNN時使用標(biāo)簽平滑技術(shù)，導(dǎo)致 MSACNN的損失值相比其他4種模型較小，損失值在0.05左右，而其他模型的損失值均在0.15左右。

MSACNN與上述4種模型在測試集上的性能對比如表1所示。MSACNN與AlexNet、IDCNNA、IMSAlexNet、IDResNet相比，準(zhǔn)確率分別提高21.80、12.17、6.60、2.90百分點，召回率分別提高11.27、4.85、4.00、2.67百分點。其中，MSACNN的準(zhǔn)確率、召回率、F₁分?jǐn)?shù)均達到95%以上，說明該模型具備有效性。

2.2 CBAM對模型性能的影響

為了分析MSACNN模型中CBAM注意力機制對模型性能的影響^［19］，在MSACNN中去掉CBAM注意力機制，對比前后模型在測試集上的性能，結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明，盡管有CBAM的模型參數(shù)與占用內(nèi)存略大于無CBAM的模型，但有CBAM的MSACNN模型取得很高的識別性能，遠(yuǎn)優(yōu)于無CBAM模型的識別性能，說明CBAM注意力機制能有效增強模型的性能。

由表1、表2可以看出，MSACNN的準(zhǔn)確率、召回率、F₁分?jǐn)?shù)都在95%以上。MSACNN對每種病害的識別指標(biāo)如表3所示，該模型對每種病害的準(zhǔn)確率、召回率、F₁分?jǐn)?shù)均達到93%以上，且可以計算得到模型的平均準(zhǔn)確率為96.50%，平均召回率為95.49%，平均F₁分?jǐn)?shù)為96.03%，進一步表明MSACNN具有較好的性能。

2.3 可視化分析

可視化MSACNN的卷積模塊的部分輸出如圖6所示?？梢钥闯觯S著網(wǎng)絡(luò)的加深，網(wǎng)絡(luò)層提取的特征越來越抽象，即網(wǎng)絡(luò)的較淺層提取物體的空間特征，如紋理、輪廓等信息；而較深的層提取的特征難以理解，但都可以表示不同病害類別的某些特征。同時，特征圖分辨率越來越低，表明提取的特征不僅抽象，還具有精細(xì)的特點。

3 結(jié)論

針對蘋果葉部病害圖像的復(fù)雜多樣性而導(dǎo)致的病害識別難題，提出一種基于空洞多尺度注意力機制的蘋果病害識別方法。利用多尺度空洞卷積提取圖像的多尺度卷積特征，利用雙注意力機制進一步使得模型重點關(guān)注圖像中的感病區(qū)域，減少背景與非病變區(qū)域?qū)ψR別結(jié)果的影響，利用改進的殘差模塊實現(xiàn)特征跨層融合，增強模型的特征提取能力，進而提高模型的識別性能。在蘋果病害葉片圖像數(shù)據(jù)集上的試驗結(jié)果表明，該方法是有效可行的，可對其他農(nóng)作物的病蟲害識別提供一定的參考價值。下一步將優(yōu)化MSACNN，將其應(yīng)用于移動設(shè)備上蘋果病害識別系統(tǒng)中。

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