摘要： 傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型在用于蔬菜病害圖像識(shí)別時(shí)，存在由于網(wǎng)絡(luò)梯度退化導(dǎo)致的識(shí)別性能下降問(wèn)題。為此，本文研究了一種基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型的番茄葉片病害識(shí)別方法。該方法首先利用貝葉斯優(yōu)化算法自主學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中難以確定的超參數(shù)，降低了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)在傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中添加殘差單元，解決了由于梯度爆炸/消失造成的過(guò)深層次病害識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型性能下降的問(wèn)題，能夠?qū)崿F(xiàn)番茄葉片圖像的高維特征提取，根據(jù)該特征可進(jìn)行有效病害鑒定。試驗(yàn)結(jié)果表明，本研究中基于超參數(shù)自學(xué)習(xí)構(gòu)建的深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型在番茄病害公開(kāi)數(shù)據(jù)集上取得了良好的識(shí)別性能，對(duì)白粉病、早疫病、晚疫病和葉霉病等4種番茄葉片常見(jiàn)病害的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。本研究可為快速準(zhǔn)確識(shí)別番茄葉片病害提供參考。

關(guān)鍵詞： 設(shè)施蔬菜;病害智能識(shí)別;深度學(xué)習(xí);殘差網(wǎng)絡(luò);貝葉斯優(yōu)化

中圖分類(lèi)號(hào)： TP3-0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)： 201908-SA002

引文格式：吳華瑞. 基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的番茄葉片病害識(shí)別方法[J]. 智慧農(nóng)業(yè)， 2019，1（4）： 42-49.

1 引言

設(shè)施蔬菜病害是影響大棚蔬菜生產(chǎn)能力的重要因素，一旦作物受到感染，其生產(chǎn)力將下降20%～30%[1]。因此，為了提高蔬菜經(jīng)濟(jì)效益，需要對(duì)染病植株進(jìn)行迅速、準(zhǔn)確地判斷。傳統(tǒng)上蔬菜病害診斷主要依靠專(zhuān)家的現(xiàn)場(chǎng)鑒定或?qū)嶒?yàn)室的病原鑒定，但受專(zhuān)業(yè)人員數(shù)量與咨詢(xún)成本所限，農(nóng)業(yè)從事者易因經(jīng)驗(yàn)不足誤判作物病害類(lèi)型，錯(cuò)過(guò)植物病害防治有效時(shí)間，造成設(shè)施蔬菜產(chǎn)量與質(zhì)量下降[2]。

視覺(jué)技術(shù)與數(shù)字產(chǎn)品的普及為設(shè)施蔬菜圖像病害識(shí)別帶來(lái)了新機(jī)遇，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成病害診斷，可降低農(nóng)業(yè)人員對(duì)植物保護(hù)專(zhuān)家的依賴(lài)，減少由于病害知識(shí)缺乏造成的誤判[3]。如張?jiān)讫埖萚4]將葉部病斑顏色特征與差直方圖作為分類(lèi)依據(jù)，利用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）方法自動(dòng)識(shí)別蘋(píng)果葉部的3種病害，識(shí)別率達(dá)96%。夏永泉等[5]引入主顏色符描述病斑顏色特征，同時(shí)結(jié)合Tamura紋理特征區(qū)分小麥的3種病害葉片與健康葉片，實(shí)驗(yàn)結(jié)果優(yōu)于同等條件下的SVM?；诟叻直媛蕡D像，國(guó)外有學(xué)者[6]采用簡(jiǎn)單線性迭代聚類(lèi)方法檢測(cè)大豆葉片的顏色、形狀、紋理與梯度等視覺(jué)屬性特征，描述了植物葉片的物理特性，但該方法計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大。魏麗冉等[7]則通過(guò)圖像預(yù)處理，增強(qiáng)了病害部分的明顯度，使用基于核函數(shù)的支持向量機(jī)算法進(jìn)行病害分類(lèi)。除此之外，文獻(xiàn)[8-11]等研究與上述方法類(lèi)似，主要通過(guò)病害閾值分割構(gòu)建有效特征矩陣，然后利用不同分類(lèi)器識(shí)別植物病害。但現(xiàn)實(shí)中，植物病害形狀位置多變，圖像背景復(fù)雜，人工設(shè)計(jì)的特征越來(lái)越難以準(zhǔn)確識(shí)別規(guī)模龐大的病害圖像數(shù)據(jù)。

深度學(xué)習(xí)是目前較先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它利用具有隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不依靠圖像分割與特征提取自動(dòng)完成高層次的特征學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)在病害診斷方面已取得了較好的研究成果。Zhang等[12]提出一種基于改進(jìn)GoogLeNet和Cifar 10網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型用于葉片識(shí)別。宋麗娟[13]結(jié)合區(qū)分深度置信網(wǎng)絡(luò)對(duì)病斑顏色、形狀等底層特征進(jìn)行高層表示，能夠在沒(méi)有充足標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)穩(wěn)定完成四種枸杞病害識(shí)別。王艷玲等[14]采用了AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了番茄葉片病害圖像快速準(zhǔn)確分類(lèi)。文獻(xiàn)[15-19]等將離散小波變換、區(qū)域生長(zhǎng)法等特征提取技術(shù)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)相結(jié)合，利用特征提取技術(shù)檢索病害特征，然后通過(guò)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)植物疾病成功進(jìn)行了分類(lèi)。

基于設(shè)施蔬菜病害的海量圖像數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型可自動(dòng)提取圖像細(xì)節(jié)特征，且相較于人工設(shè)計(jì)特征具有更好的病害識(shí)別效果[20]。但由于大多數(shù)蔬菜疾病是由真菌、細(xì)菌與病毒引起的，導(dǎo)致很多設(shè)施蔬菜病害的表象相似，需要構(gòu)建較深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能取得良好的病害鑒定結(jié)果。本研究針對(duì)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型因?qū)哟芜^(guò)深存在的性能下降問(wèn)題，提出了一種基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的番茄葉片病害鑒定方法，將底層病害特征與高層病害特征合并運(yùn)算，避免了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度消失與梯度爆炸問(wèn)題。同時(shí)通過(guò)利用貝葉斯理論優(yōu)化深度殘差網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)，降低模型陷入局部最優(yōu)的概率，從而提高了以番茄葉片為代表的設(shè)施蔬菜病害圖像的識(shí)別準(zhǔn)確度。

2 基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的病害圖像識(shí)別方法

在傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)深度對(duì)視覺(jué)識(shí)別精度具有重要意義。有學(xué)者[21-23]研究建立了更深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，證明深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠比淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更有效地近似高度復(fù)雜的函數(shù)，可以捕捉自然圖像的復(fù)雜統(tǒng)計(jì)特性，有助于提高圖像識(shí)別精度。植物病害種類(lèi)多樣，但許多不同病害外在病斑表現(xiàn)十分相似導(dǎo)致難以準(zhǔn)確識(shí)別，因此需要構(gòu)建深層次的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)從而對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。但隨著深度的急劇增加，越來(lái)越多的圖像語(yǔ)義信息導(dǎo)致卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨著梯度消失與梯度爆炸等問(wèn)題，降低了網(wǎng)絡(luò)性能。深度殘差網(wǎng)絡(luò)則有效克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度較大時(shí)性能下降的問(wèn)題[24，25]。

2.1 深度殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由數(shù)據(jù)輸入層、隱藏層與輸出層構(gòu)成。隱藏層中包含多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要依靠Conv卷積層、pooling池化層與全連接層配合搭建，利用卷積特征提取器獲得輸入圖像的邊緣、紋理與隱藏的細(xì)節(jié)特征，最后通過(guò)全連接層（Fully Connected layers，F(xiàn)C）根據(jù)提取特征進(jìn)行病害分類(lèi)，如圖1所示。為了提高網(wǎng)絡(luò)性能，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常都包括非線性激活函數(shù)與批量歸一化層（Batch Normalization layers，BN）。隱藏層中每層的每個(gè)神經(jīng)單元與下一層所有神經(jīng)單元相連，所有連接都有一個(gè)權(quán)值，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)于每層輸出結(jié)果需要通過(guò)損失函數(shù)計(jì)算衡量分類(lèi)錯(cuò)誤程度，使用梯度下降更新各層權(quán)值。

通過(guò)式（1）可知，隨著網(wǎng)絡(luò)深度增加，梯度幅度會(huì)急劇減小/增大，導(dǎo)致淺層神經(jīng)元權(quán)重更新過(guò)慢/快，從而發(fā)生梯度消失/梯度爆炸，造成模型性能下降。因此，He和Sun[22]提出利用殘差映射優(yōu)化深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)利用跳躍連接跳過(guò)卷積層形成殘差塊，在很大程度上解決了網(wǎng)絡(luò)模型退化問(wèn)題，并大大提高了訓(xùn)練效率。

基于He和Sun提出的殘差網(wǎng)絡(luò)模型，本研究構(gòu)建了用于番茄葉片病害鑒定的深度殘差網(wǎng)絡(luò)，其整體框架如圖2所示。

番茄葉片病害鑒定過(guò)程為：將（寬32像素，高32像素）、通道數(shù)為3的RGB番茄葉片圖像作為輸入，在輸入層通過(guò)平移、翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法記憶訓(xùn)練數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)特征，擴(kuò)充作物病害數(shù)據(jù)集。令擴(kuò)展訓(xùn)練集依次通過(guò)Conv卷積層、ReLU激活函數(shù)層與BN批量歸一化層，再由多個(gè)殘差塊處理其輸出的結(jié)果，最后經(jīng)過(guò)平均池化層和全連接層，使用分類(lèi)器判斷蔬菜葉片的健康狀態(tài)。該模型的具體網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表1所示，它由14個(gè)權(quán)重層構(gòu)成，其中包含13個(gè)卷積層與一個(gè)全連接層，每個(gè)殘差塊有兩個(gè)殘差單元。

圖2左側(cè)為本研究構(gòu)建的殘差單元，每個(gè)殘差單元的輸入與輸出維度相同，BN層用其平均值和方差，標(biāo)準(zhǔn)化激活函數(shù)輸入，然后進(jìn)一步利用拉伸參數(shù)和偏移參數(shù)縮放批量歸一化結(jié)果，令數(shù)據(jù)在空間內(nèi)更加分散，更加均勻;激活函數(shù)則用于提取數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征，增加各層網(wǎng)絡(luò)的非線性關(guān)系。跳躍連接則將殘差單元輸入與殘差單元內(nèi)第二個(gè)卷積的輸出批量歸一化結(jié)果相加，使原始映射函數(shù)表示為H（xk）+xk，突破了網(wǎng)絡(luò)深度增加造成的網(wǎng)絡(luò)退化問(wèn)題。該深度網(wǎng)絡(luò)模型中梯度計(jì)算公式如下[27]：

深度殘差網(wǎng)絡(luò)在更新疊加層參數(shù)的同時(shí)更新直接連接的輸入數(shù)據(jù)的參數(shù)，將淺層網(wǎng)絡(luò)得到的低階病害特征和深層網(wǎng)絡(luò)提取的高階病害特征進(jìn)行合并運(yùn)算，梯度可以直接通過(guò)恒等激活函數(shù)從后一層流到前一層，使殘差網(wǎng)絡(luò)具有比傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更快的收斂速度，更強(qiáng)的特征表達(dá)能力。

2.2 基于貝葉斯理論的超參數(shù)優(yōu)化

構(gòu)建深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往首先需要確定超參數(shù)，這些參數(shù)包括網(wǎng)絡(luò)深度、過(guò)擬合正則化參數(shù)與學(xué)習(xí)速率等。超參數(shù)值是影響訓(xùn)練時(shí)間和分類(lèi)精度的重要因素，而人工調(diào)整需要耗費(fèi)大量時(shí)間。

貝葉斯優(yōu)化是一種求解未知目標(biāo)函數(shù)極值的有效算法，其利用以往實(shí)驗(yàn)獲得的信息對(duì)任意目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行建模和最小化。貝葉斯優(yōu)化通過(guò)建立和查詢(xún)代理模型，評(píng)估復(fù)雜的實(shí)際目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)擬合結(jié)果預(yù)測(cè)參數(shù)空間中最具潛力的評(píng)估點(diǎn)[28，29]。換句話說(shuō)，貝葉斯優(yōu)化能夠在最少數(shù)量的目標(biāo)函數(shù)評(píng)估下得到復(fù)雜函數(shù)最優(yōu)解。

有研究發(fā)現(xiàn)殘差網(wǎng)絡(luò)是由若干淺層網(wǎng)絡(luò)組合而成，優(yōu)化其網(wǎng)絡(luò)寬度比增加網(wǎng)絡(luò)深度更有意義[14]。因此，如式（3）所示，本研究假設(shè)為超參數(shù)空間，它包含以下關(guān)鍵參數(shù)：網(wǎng)絡(luò)寬度（殘差塊1中每個(gè)卷積層的濾波器數(shù)量），初始化學(xué)習(xí)速率、隨機(jī)梯度下降動(dòng)量與L2正則化強(qiáng)度。

在本研究中，貝葉斯優(yōu)化通過(guò)令驗(yàn)證數(shù)據(jù)分類(lèi)誤差最小化，確定最佳網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和超參數(shù)值。尋找最優(yōu)超參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)可以被建模為：

其中，即為最優(yōu)超參數(shù)，公式（4）的意義在于評(píng)估目標(biāo)函數(shù)F的輸入得到對(duì)應(yīng)輸出。貝葉斯優(yōu)化算法通過(guò)執(zhí)行一個(gè)順序搜索算法，n次迭代后，在建議的新位置處評(píng)估。根據(jù)算法已有的評(píng)估結(jié)果，利用高斯建模在給定與的基礎(chǔ)上得到。然后，根據(jù)似然分布計(jì)算代理函數(shù)。通過(guò)評(píng)估對(duì)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)F的貢獻(xiàn)，代理函數(shù)平衡已知的優(yōu)秀點(diǎn)和未知點(diǎn)空間，進(jìn)行全局搜索最小化，從而避免局部最優(yōu)，保證算法快速收斂。

3 試驗(yàn)結(jié)果及分析

通過(guò)提取PlantVillag公開(kāi)數(shù)據(jù)集中番茄的病害葉片與健康葉片，本研究構(gòu)建了番茄病害數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)集分布如表2所示。

基于所選驗(yàn)證集與訓(xùn)練集，分別構(gòu)建了22層與35層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其驗(yàn)證集識(shí)別準(zhǔn)確率如圖4所示。由圖4可看出，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的急劇增加，驗(yàn)證集中葉片病害的識(shí)別準(zhǔn)確率反而出現(xiàn)了下降的情形。因此，研究殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防止梯度消失等問(wèn)題是必要的。

根據(jù)2.2節(jié)所述，利用貝葉斯優(yōu)化算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，其過(guò)程如圖5所示?；诟咚惯^(guò)程回歸對(duì)超參數(shù)建模得到目標(biāo)函數(shù)的替代概率模型，在代理模型上找到最佳超參數(shù)組合（最小預(yù)測(cè)點(diǎn)），將該組合用于真正目標(biāo)函數(shù)（驗(yàn)證集分類(lèi)錯(cuò)誤率）獲得最小觀測(cè)值，然后更新包含新最小觀測(cè)點(diǎn)的代理模型，重復(fù)上述步驟，得到最優(yōu)超參數(shù)組合。通過(guò)貝葉斯優(yōu)化，本研究確定訓(xùn)練深度殘差網(wǎng)絡(luò)寬度，初始化學(xué)習(xí)速率，隨機(jī)梯度下降動(dòng)量，L2正則化強(qiáng)度。

基于上述參數(shù)，構(gòu)建第2節(jié)所述的深度殘差網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)番茄葉片圖像集進(jìn)行訓(xùn)練分類(lèi)。利用隨機(jī)梯度下降算法更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，通過(guò)1360次迭代，可得到深度殘差網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)相同驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的誤差曲線。圖6中深度殘差網(wǎng)絡(luò)的曲線收斂速度更快。

表中DCNN為22層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本研究模型對(duì)比傳統(tǒng)SVM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別精度有明顯提升;對(duì)比DCNN學(xué)習(xí)模型，深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型收斂更快，同時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率提高。對(duì)健康葉片與感染白粉、早疫、晚疫和葉霉的病害葉片，本研究模型的識(shí)別準(zhǔn)確率依次是95.7%、96.7%、98.9%、96.0%、95.8%。

4 結(jié)論

本研究通過(guò)分析深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于病害鑒定的研究現(xiàn)狀，針對(duì)目前隨著網(wǎng)絡(luò)深度增加，病害識(shí)別模型存在的梯度爆炸與梯度消失問(wèn)題，研究了基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的番茄葉片病害智能識(shí)別方法。同時(shí)，考慮到網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)調(diào)整的困難，本研究利用貝葉斯優(yōu)化算法確定了訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)超參數(shù)。由試驗(yàn)結(jié)果得到，該深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型可對(duì)番茄葉片的白粉病、早疫病、晚疫病和葉梅病4種病害進(jìn)行有效分類(lèi)，分類(lèi)準(zhǔn)確度達(dá)到95%以上。

自然環(huán)境中，受光照與遮擋等因素影響，病害葉片圖像往往具有復(fù)雜背景，所以需要進(jìn)一步研究有效的背景分割方法以提高病害識(shí)別正確率。而由于深度殘差網(wǎng)絡(luò)通過(guò)增加跳躍連接改善深度學(xué)習(xí)模型性能，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，因此在實(shí)際應(yīng)用中，如何優(yōu)化深度殘差網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)將是以后的研究方向之一。

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