基于改進YOLO v5的蘋果葉部病害檢測

趙興 岳喜申 鄔歡歡

摘要：針對YOLO v5檢測模型存在的漏檢率和誤檢率問題，改進目標(biāo)檢測技術(shù)，提升蘋果葉部病害早期發(fā)現(xiàn)及定位的準確性和速度，從而減少經(jīng)濟損失。先采用加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（BiFPN）特征融合方法，有效改善PANet對多尺度特征融合的不良影響，并引入Transformer機制，有效改進原始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使其專注于有用的信息，并增強特征融合效果。再使用ATCSP模塊和自上而下的特征融合方法，增強模型對多尺度疾病的檢測效果，并將強大的語義信息傳達至模型底層，進一步提高檢測精度。使用數(shù)據(jù)集由實驗室采集的蘋果樹葉樣本構(gòu)成，包含3 331張標(biāo)記圖像的矩形位置來標(biāo)記病害。由于圖像亮度分布不均勻，采用直方圖均衡化和改進的直方圖均衡化處理，使圖像對比度得到增強，大幅降低后續(xù)圖像特征提取的計算量。在訓(xùn)練和測試過程中，還對原始病害圖像進行旋轉(zhuǎn)、隨機亮度增強、隨機色度增強、隨機對比度增強和銳化等數(shù)據(jù)增強操作。結(jié)果表明，改進的YOLO v5檢測算法可以顯著提高蘋果葉部病害檢測的精度，對比原始算法，平均精度mAP@0.5提高20.8%。改進YOLO v5蘋果葉部病害檢測算法能夠及時發(fā)現(xiàn)和定位蘋果葉部病害，進而為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)病害監(jiān)測中的廣泛應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：改進的YOLO v5；蘋果；葉部病害；BiFPN；Transformer機制；精度

中圖分類號：TP391.41；S126? 文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2024）08-0183-09

收稿日期：2023-05-15

基金項目：塔里木大學(xué)校長基金（編號：TDZKZD202104、TDZKSS202240）；新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團財政科技計劃項目南疆重點產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展支撐計劃（編號：2022DB005）。

作者簡介：趙 興（1999—），男，新疆哈密人，碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)信息化、數(shù)字圖像處理研究。E-mail：1924360002@qq.com。

通信作者：鄔歡歡，碩士，教授，主要從事智慧農(nóng)業(yè)、計算機圖像處理、人工智能研究。E-mail：wuhuanhuan@taru.edu.cn。

傳統(tǒng)的蘋果病害檢測主要依靠個人經(jīng)驗和專家診斷，主觀性和延遲性強，難以達到快速準確的檢測要求。早期的機器學(xué)習(xí)方法使用圖像預(yù)處理［1］、圖像分割［2］和特征提取技術(shù)來選擇和設(shè)計人工特征［3］，然后使用特定的機器學(xué)習(xí)算法對疾病特征進行分類［4-5］。雖然基于機器學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)崿F(xiàn)特定植物病害識別的高檢測精度，但繁雜的特征選擇和設(shè)計工作給其推廣和應(yīng)用帶來了諸多困難。我國是世界上最大的蘋果生產(chǎn)國和消費國，占世界蘋果種植總面積的40%以上，在世界蘋果產(chǎn)業(yè)中占有重要地位。由于氣候的影響，蘋果葉片不可避免地受到不同疾病的感染，這會顯著影響蘋果的質(zhì)量和產(chǎn)量，造成巨大的經(jīng)濟損失。因此，快速有效地發(fā)現(xiàn)和防控蘋果葉片病害是當(dāng)務(wù)之急［6-7］。檢測作物病害的傳統(tǒng)方法很大程度上依賴于專家的經(jīng)驗。這需要大量的勞動力和時間，準確性也無法保證。近年來，隨著農(nóng)業(yè)信息化進程的加快，基于機器學(xué)習(xí)的算法被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域［8-10］。然而，支持向量機［11］、隨機森林［12］、決策樹［13］等機器學(xué)習(xí)算法需要專業(yè)經(jīng)驗和手動特征選擇，限制其在實際場景中的應(yīng)用。此外，基于機器學(xué)習(xí)的模型容易受到所選特征的影響，無法達到令人滿意的精度。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于作物病害的監(jiān)測。基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作物病害檢測可自動提取不同病害特征，實現(xiàn)高精度檢測，提高穩(wěn)定性，為蘋果葉片早期病害檢測提供高效的端到端方法［14-15］。但是，大多數(shù)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的模型包含很多參數(shù)，計算非常復(fù)雜，訓(xùn)練過程對高性能服務(wù)器依賴性強［16-18］。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，植物病害是對植物生長和產(chǎn)量的主要威脅因素。研究人員為了尋找更好的方法來控制這些疾病，作出了巨大的貢獻。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法最初被轉(zhuǎn)移到農(nóng)田，用以檢測植物病害。Redmon 等利用灰度共生矩陣提取特征以及利用SVM分類器進行疾病分類的水稻葉片病害新方法，檢測性能精度為97.91%［19-21］。Ren等使用簡單線性迭代聚類（SLIC）算法得到超像素塊，使用SVM分類器對超像素塊進行分類，結(jié)果顯示，261張患病影像的準確度、精確度、召回率、F1分數(shù)分別為98.5%、96.8%、98.6%、97.7%［22］。但機器學(xué)習(xí)算法需要復(fù)雜的圖像預(yù)處理和疾病特征提取專業(yè)知識來獲得高質(zhì)量的圖像［23］，并不能保證檢測的準確性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年來發(fā)展迅速，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域取得了良好的效果。采用Kiwi-Inception結(jié)構(gòu)和密集連接策略構(gòu)建Kiwi-ConvNet，可以增強多尺度特征的提取能力，保證多維度特征融合。Sethy等使用MEAN塊和Apple-Inception提出MEAN-SSD這一新的檢測模型，改進后的MEAN-SSD檢測速度達到12.53幀/s、平均精度均值（mAP）達到83.12%［24-26］。Sun等通過引入Inception和Inception-resnet模塊，提出具有更高特征提取能力且更快的DR-IACNN模型。mAP可以達到81.1%，但速度只有15.01幀/s［27］。綜上，基于CNN的模型已廣泛應(yīng)用于作物病害的識別和檢測，并取得了良好的效果。但上述檢測模型尚不準確，無法檢測令人困惑的早期蘋果葉部病害。蘋果葉部病害檢測可以被視為目標(biāo)檢測問題［28］。深度學(xué)習(xí)模型具有較強的特征表現(xiàn)能力，但深度學(xué)習(xí)方法在目標(biāo)檢測問題上比具有人工設(shè)置特征的檢測器更具有顯著優(yōu)勢［29］。在執(zhí)行目標(biāo)檢測時，這些深度學(xué)習(xí)方法要完成檢測幀的定位和分類2項任務(wù)。基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法主要分為兩級目標(biāo)檢測算法和一級目標(biāo)檢測算法［30-31］。兩級目標(biāo)檢測算法分2個階段實現(xiàn)目標(biāo)檢測：先從輸入網(wǎng)絡(luò)的圖像中提取建議區(qū)域，再對每個建議區(qū)域進行分類和位置回歸，最后實現(xiàn)目標(biāo)檢測。單階段目標(biāo)檢測算法直接生成對象的類概率和位置坐標(biāo)值，而不需要區(qū)域建議階段。算法的典型代表是YOLO、SSD、YOLO v2、YOLO v3、RetinaNet、YOLO v4和YOLO v5?，F(xiàn)有的蘋果葉部病害檢測算法存在病害識別效率和識別精度“雙低”等問題。因此，本研究提出一種改進的YOLO v5檢測算法。本研究針對形狀不規(guī)則和小目標(biāo)的蘋果葉部病害問題，提出一種基于改進YOLO v5模型的病害目標(biāo)檢測算法。并采用ATCSP模塊來改進PANet的結(jié)構(gòu)，引入BiFPN的思想，通過學(xué)習(xí)得到權(quán)重參數(shù)來融合不同層的特征映射。它可以過濾其他級別的特征，并將有用的信息保持在該級別，以提高對微小病害的檢測精度。基于Transformer機制設(shè)計自注意力模塊，其可以增加有用特征的權(quán)重，抑制無效特征的權(quán)重，從而提高目標(biāo)檢測的精度。

1 相關(guān)工作

YOLO v5是基于原始的YOLO目標(biāo)檢測架構(gòu)設(shè)計，并使用近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的最佳優(yōu)化策略，由Glenn Jocher在2020年提出。YOLO v5骨干網(wǎng)絡(luò)結(jié)合Focus結(jié)構(gòu)和CSP結(jié)構(gòu)，提取輸入樣本中的主要信息。Yolov5使用PANet［32］結(jié)構(gòu)來融合特征層，并在特征層的3個不同尺度上實現(xiàn)預(yù)測。YOLO v5體系結(jié)構(gòu)包含4種體系結(jié)構(gòu)，它們之間的主要區(qū)別為在網(wǎng)絡(luò)特定位置上的特征提取模塊和卷積核的數(shù)量有所不同。因此，本研究全面考慮識別模型的準確性、效率和規(guī)模，并基于YOLO v5體系結(jié)構(gòu)進行蘋果葉部對象識別網(wǎng)絡(luò)的改進設(shè)計。原始YOLO v5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖1。

YOLO v5使用PANet結(jié)構(gòu)來融合和輸出多尺度的特征圖。PANet是一種基于特征金字塔（FPN）的自下而上的增強結(jié)構(gòu)，這是一種雙向融合，而不是原來的單一融合。由圖2可知，PANet由自頂向下的融合路徑和自底向上的融合路徑組成自上而下的融合。它通過2倍上采樣對最近的特征圖X進行調(diào)整，并在調(diào)整通道后通過1×1卷積將其添加到預(yù)層的特征圖Y中。自下而上的融合是自上而下融合的相反過程，即上采樣被下采樣所取代。

2 改進的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.1 BiFPN頭部特征融合網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)Sharma 等的研究結(jié)果［33］，在頭部網(wǎng)絡(luò)的特征融合結(jié)構(gòu)中，與FPN和PAN等其他特征融合結(jié)構(gòu)相比，雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（BiFPN）可以實現(xiàn)更高效的雙向跨尺度連接和加權(quán)特征融合。YOLO v3采用的FPN特征融合結(jié)構(gòu)本質(zhì)上受到單向信息流的限制。該結(jié)構(gòu)從上到下傳輸特征信息，并通過上采樣和低級別特征融合高級別特征，以獲得用于預(yù)測的特征圖（圖3-a）。基于FPN特征融合結(jié)構(gòu)，YOLO v4和YOLO v5采用的PAN特征融合結(jié)構(gòu)增加了1個額外的自下而上的路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（圖3-b），它將淺層定位信息傳輸?shù)缴顚?，并在多個尺度上增強定位能力。Sharma 等提出的BiFPN特征融合結(jié)構(gòu)將雙向（自下而上和自上而下）路徑視為特征網(wǎng)絡(luò)層，并多次重復(fù)同一層以實現(xiàn)更高級別的特征融合［33］（圖3-d）。

Tan 等在此結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上提出名為EfficientDet的目標(biāo)檢測算法［34］，和同時期的其他目標(biāo)檢測算法如YOLO v3、MaskRCNN、NAS-FPN等相比，在準確率、檢測速度和運算量上EfficientDet均具有明顯優(yōu)勢，詳細的試驗數(shù)據(jù)對比圖見圖4。

EfficientDet與其他算法的性能對比圖顯示，雖然隨著YOLO算法的發(fā)展，EfficientDet算法的性能已經(jīng)比不上YOLO v4和YOLO v5，但是它提出的BiFPN特征融合結(jié)構(gòu)卻值得參考和借鑒，所以本研究將BiFPN特征融合結(jié)構(gòu)引入YOLO v5算法，改進后的YOLO v5模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖5。

由頭部網(wǎng)絡(luò)改進為BiFPN結(jié)構(gòu)的YOLO v5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可知，本研究對骨干層的網(wǎng)絡(luò)進行保留，以輸入640像素×640像素的圖片為例，經(jīng)過骨干網(wǎng)絡(luò)后輸出為1 024個尺寸為4×4的特征圖。在10層采用1×1的卷積核進行步長為1的卷積操作，得到512個尺寸為4×4的特征圖。在11層通過上采樣操作得到尺寸為8×8的特征圖，將在12層與6層得到的512個尺寸特征圖進行拼接，得到1 024個尺寸為8×8的特征圖。在6層通過ATCSP層，采

用3倍層疊，通過多次卷積等操作輸出512個尺寸為 8×8 的特征圖，CSP層的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖6所示。

在14～17層采用與10～13層一樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由14層輸入的1 024個尺寸為8×8的特征圖得到17層輸出的256個尺寸為16×16的特征圖。在18層采用3×3的卷積核進行步長為2的卷積操作，得到256個尺寸為8×8的特征圖。在19層結(jié)合BiFPN特征融合模式的思想，采用雙向跨尺度連接，對特征圖尺寸同為8×8的19、14、6層進行多尺度特征融合，得到1 024個尺寸為8×8的特征圖。在20層通過CSP層，采用3倍層疊， 通過多次卷積

等操作輸出512個尺寸為8×8的特征圖。同理，在21～23層采用與18～20層一樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中在22層采用雙向跨尺度連接，對特征圖尺寸同為 4×4的22、10、9層進行多尺度特征融合，得到 2 048 個尺寸為4×4的特征圖。最終在23層輸出 1 024 個尺寸為4×4的特征圖，檢測層也保持與原有YOLO v5一致的結(jié)構(gòu)。改進后的模型用于蘋果葉部初次檢測，由于該模型保留了原始YOLO v5模型的骨干網(wǎng)絡(luò)，便于對成熟的蘋果葉部檢測的YOLO v5模型進行遷移學(xué)習(xí)。通過將BiFPN特征融合結(jié)構(gòu)引入YOLO v5算法，在訓(xùn)練蘋果葉部檢測數(shù)據(jù)時提升召回率，同時可以有效地提升平均精度。

2.2 自注意力機制

Transformer機制最初是由Vaswani 等提出的［35］，用于機器翻譯，并在許多NLP任務(wù)中建立最先進的技術(shù)。為了使Transformer也適用于計算機視覺任務(wù)，已經(jīng)進行了一些修改。只在每個查詢像素的局部鄰域中應(yīng)用自注意，而不是全局應(yīng)用。本研究提出稀疏Transformer，它采用可擴展的近似來實現(xiàn)全局自注意。最近，視覺變壓器（ViT）通過直接將具有全局自關(guān)注的Transformer直接應(yīng)用于全尺寸圖像，實現(xiàn)了最先進的圖像網(wǎng)分類技術(shù)。本研究采用Transformer的核心思想，利用注意機制設(shè)計Transformer層模塊，其結(jié)構(gòu)如圖7所示。Transformer層包含多頭注意結(jié)構(gòu)，多頭注意力模塊結(jié)構(gòu)如圖8所示。

多頭自注意力模塊是設(shè)計特征融合網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分。計算公式為

Attention（Q，K，V）=softmaxQKTdkV。（1）

式中：Q表示查詢向量；K表示鍵向量；V表示值向量。

將注意機制擴展到多個頭部，使該機制能夠考慮不同的注意分布，并使模型關(guān)注信息的不同方面。多頭注意機制見公式（2）。

MuitiHead（Q，K，V）=Concat（H1，…，Hi）W；（2）

Hi=Attention（QWQi，KWKi，VWIVi）。（3）

式中：Hi表示第i個頭的輸出；W是輸出變換矩陣；WQi、WKi、WVi均表示第i個頭的查詢、鍵、值變換矩陣。

不同蘋果葉片病害感染的區(qū)域大小不一，同一病害的病斑大小仍然不固定。對于銹病和鏈格孢菌斑病而言，具有小斑點簇疾病的銹病病斑通常是油性橙色并從葉表面突出。相比之下，病斑鏈格孢菌斑點是棕褐色的，在病斑處枯萎；疾病斑點是灰色的，且在疾病斑點內(nèi)部具有網(wǎng)格形狀。就蚜蟲而言，蚜蟲連續(xù)成簇分布并集中在嫩葉上。對于蜘蛛螨而言，疾病斑點也是方格的，但呈淺黃色，感染區(qū)域較大。對于感染整張葉片的病害，花葉感染的葉片上覆蓋著亮黃色的斑點，褐斑病感染的葉片是黃色的，白粉病感染的葉片上覆蓋著1層白色粉末，葉子變得卷曲，這給特征提取帶來了困難。

雖然BiFPN可以提取早期蘋果葉病的主要特征，但由于卷積核大小相同，該模型無法提取多尺度斑點的特征。此外，詳細特征沒有與抽象特征融合，因此網(wǎng)絡(luò)無法充分結(jié)合淺層位置信息和深層語義信息并加以利用。因此，有必要融合攜帶不同信息的特征圖。

在特征金字塔部分使用ATCSP模塊，通過并行化多個不同核大小的最大池化層，增強模型對多尺度疾病的檢測效果。BiFPN結(jié)構(gòu)使用自上而下的特征融合方法，從上到下傳達強大的語義信息。相比之下，PANet使用自下而上的特征融合方法，從下到上傳達強大的定位信息。因此，BiFPN中的上采樣特征圖與骨干網(wǎng)絡(luò)中的淺層特征圖融合，PANet中的下采樣特征圖與FPN中的特征圖輸出融合。

3 結(jié)果與分析

3.1 蘋果葉部病害數(shù)據(jù)集

本試驗于2022年9月至2023年5月在塔里木大學(xué)園藝試驗站進行，所使用的數(shù)據(jù)集由筆者所在實驗室采集的蘋果樹葉片樣本構(gòu)成，包含3 331張標(biāo)記圖像的矩形位置來標(biāo)記病害。其中，數(shù)據(jù)集中調(diào)整為512 像素×512像素用于訓(xùn)練目的。通過LabelImg圖像處理工具，將蘋果病害圖像中病變的位置信息和類別信息寫入相應(yīng)的xml文件中。之后，數(shù)據(jù)按訓(xùn)練集 ∶測試集=7 ∶3的比例隨機劃分，形成VOC格式的數(shù)據(jù)集，其包括“斑點落葉病（alternaria boltch）”“褐斑?。╞rown spot）”“灰斑病（grey spot）”“花葉病（mosaic）”“銹?。╮ust）”5種病害。

3.2 數(shù)據(jù)增強

由于數(shù)據(jù)集受到室外光照的影響，在拍攝過程中會使圖像整體亮度分布不均勻，在圖像部分位置亮度過亮或過暗，因此需要調(diào)整圖像的對比度，實現(xiàn)對圖像的增強。

3.2.1 直方圖均衡化

圖像直方圖是表示圖像中亮度分布的直方圖，描述了圖像中每個亮度值的像素數(shù)，直方圖均衡化是通過改變圖像直方圖來改變圖像中各像素的灰度值，把原始圖像的直方圖變換為均衡的形式，對像素數(shù)量較多的灰度值進行擴展，對像素數(shù)量較少的灰度值進行并歸，從而增大對比度，達到對圖像增強的效果。

直方圖均衡化的數(shù)學(xué)表達式為

Sk=T（rk）=∑kj=0njn，k=0，1，…，L-1。（4）

式中：nj表示rk的像素數(shù)；n表示像素總數(shù)；k表示灰度級數(shù)；L表示可能出現(xiàn)的灰度級總數(shù)。

直方圖均衡化后的圖像整體亮度提升，但對于圖像中地面上過亮的區(qū)域更亮，所在過暗的區(qū)域沒有起到明顯的增強效果。

3.2.2 改進直方圖均衡化

針對上述直方圖均衡化對圖像過亮或過暗的區(qū)域沒有明顯增強的問題，利用自適應(yīng)閾值的方法對圖像直方圖均衡化，通過對圖像局部對比度的調(diào)整使整幅圖像的對比度得到增強。

首先將圖像分成多個小塊，分別計算每個小塊圖像的直方圖，然后根據(jù)每個小塊圖像直方圖的峰值，計算每個小塊圖像的閾值，同時為了防止每個小塊圖像的對比度過高或過低，圖像子塊之間的對比度差距過大，從而引入新的噪聲，因此需要對每個子塊的閾值進行限制，主要根據(jù)相鄰塊的閾值進行插值獲得，使得整幅圖像的閾值低于某個限制值。通過動態(tài)調(diào)整找到圖像直方圖的某個閾值X，使過高幅值的小塊圖像直方圖降至閾值X，同時對于幅值過低的區(qū)域進行填補，通過調(diào)整整幅圖像的局部閾值，從而解決圖像過亮或過暗的區(qū)域?qū)Ρ榷葲]有明顯增強的問題。

直方圖均衡化后的蘋果葉部圖像整體亮度大幅度提升，圖像中亮度較大的區(qū)域圖像對比度增強效果較明顯，而自適應(yīng)直方圖均衡化可以有效解決圖像過亮或過暗的區(qū)域?qū)Ρ榷葲]有明顯增強的問題，使整幅圖像對比度得到增強，減小后續(xù)圖像特征提取的計算量。對訓(xùn)練集原始疾病圖像進行旋轉(zhuǎn)、隨機亮度增強、隨機色度增強、隨機對比度增強和銳化，經(jīng)過數(shù)據(jù)增強后的數(shù)據(jù)集如圖9所示。

3.3 訓(xùn)練環(huán)境和評價指標(biāo)

為了衡量改進的算法相比原始算法的性能改善情況，本研究采用mAP@0.5、mAP@0.5 ∶0.95和召回率（R）作為評價指標(biāo)。

精度（P）為所有預(yù)測出的目標(biāo)中預(yù)測正確的目標(biāo)所占的比例，計算公式為

P=TPTP+FP。（5）

召回率（R）為所有標(biāo)注為正確的目標(biāo)中預(yù)測正確的目標(biāo)所占的比值，計算公式為

R=TPTP+FN。（6）

其中：上述2個公式中的參數(shù)TP表示預(yù)測正確的正面示例數(shù)；FP表示預(yù)測錯誤的反面示例數(shù)；FN表示預(yù)測錯誤的正面示例數(shù)；TN表示預(yù)測正確的反面示例數(shù)。

平均精度（AP）是衡量訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)模型在單個類別上優(yōu)劣的重要指標(biāo)，其計算公式為

AP=∫10P（R）dR。（7）

所有類別的平均精度（mAP）是衡量訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)模型在每個類別上的平均優(yōu)劣的重要指標(biāo)，是指取所有類別上AP的平均值，它通常分為mAP@0.5和mAP@0.5 ∶0.95。其中，mAP@0.5是指將IoU設(shè)為0.5時，所有類別的所有圖片AP的平均值；mAP@0.5 ∶0.95是指IoU閾值從0.5到0.95，步長0.05上的平均mAP。IoU是指預(yù)測框和真實框的交集部分的面積與預(yù)測框和真實框的并集部分的面積比值。IoU和mAP的計算公式分別為：

IoU=SoverlapSunion；（8）

mAP=∑Ni=1APiN。（9）

3.4 試驗結(jié)果分析

葉部病害檢測應(yīng)同時考慮精確度和召回率，原始網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)見圖10，改進后的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果見圖11。本研究利用mAP、召回率等參數(shù)來驗證模型的性能，并對檢測結(jié)果進行評價。為了確認改進后YOLO v5網(wǎng)絡(luò)的各組件對最終性能的影響，通過ATCSP模塊的整合，mAP@0.5從0.323 1提高到0.390 4，提高幅度為20.8%，召回率從0.305 96提升到0.455 85，提高幅度為49.0%。表明改進后的YOLO v5可以過濾其他級別的特征，并將有用的信息保持在該級別，以提高對小病害的檢測精度。在此基礎(chǔ)上，再采用Transformer機制設(shè)計Transformer層模塊，它可以增加有用特征的權(quán)重，抑制無效特征的權(quán)重，利用多頭注意結(jié)構(gòu)，提高目標(biāo)檢測精度。

此外，改進后YOLO v5網(wǎng)絡(luò)全面評估了BiFPN對多尺度學(xué)習(xí)的能力。在評價指標(biāo)IoU＝0.95的情況下，mAP的差距也很明顯，表明BiFPN對多尺度對象特別是小對象檢測的有效性。另外，當(dāng)召回率為0.15時，改進后YOLO v5網(wǎng)絡(luò)比原始YOLO v5網(wǎng)絡(luò)高出很多。檢測模型在面對容易混淆的疾病斑點時可能會混淆，而相同的疾病卻不同，使分類更加困難。采用歸一化后的混淆矩陣直觀評價改進后的YOLO v5對5種早期蘋果葉片病害的分類性能，結(jié)果見圖12，該模型在棕色斑點上的分類性能最好，大部分樣本的預(yù)測都正確。

相比之下，改進后的YOLO v5模型對銹病和花

葉病2種輕微斑點病的檢測性能較差，特別是花葉病，只有超過3%的樣本被正確預(yù)測。造成該結(jié)果的主要原因是早期的花葉病斑點較小，斑點特征不明顯且容易聚集。因此，該模型很難正確提取和區(qū)分早期花葉病的特征。

本研究還給出每種疾病的F1分數(shù)曲線，以便進行更全面的模型評估。F1分數(shù)是精度和召回率總和的平均值，在評估模型時將兩者考慮在內(nèi)。由圖13可知，當(dāng)置信水平在0.2～0.7之間時，模型對所有疾病的F1平均得分都很高，而在置信水平為0.134時，F(xiàn)1平均得分最高，為0.390。結(jié)果表明，改進后的YOLO v5能夠較好地對5種早期蘋果葉片病害進行分類，能夠滿足實際應(yīng)用場景的檢測需求。

4 結(jié)論

本研究提出的改進YOLO v5蘋果葉部病害檢

測方法，可以在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮較大的作用。采用ATCSP結(jié)構(gòu)來滿足蘋果葉部病害實時檢測的要求，引入自注意力機制的模塊可以精確地檢測出特定的蘋果葉部病害。經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)后，淺層特征提取網(wǎng)絡(luò)可以快速收斂并保持超過原始網(wǎng)絡(luò)的檢測精度，同時檢測普遍存在的病害和特定的病害，更好地利用不同任務(wù)之間的互補性。為了更好地提高病害檢測性能，引入跨階段局部網(wǎng)絡(luò)，在試驗部分對改進算法進行評估，與其他主流算法進行比較，發(fā)現(xiàn)改進后的算法適用于蘋果葉部病害的自動檢測任務(wù)，可以較好地提高病害檢測的準確性和效率，進而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的信息化水平。

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