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        基于改進(jìn)YOLO11的小麥籽粒病害識別方法

        2024-05-17 00:00:00林漢源范子安
        鄉(xiāng)村科技 2024年19期
        關(guān)鍵詞:籽粒尺度卷積

        0 引言

        小麥?zhǔn)俏覈牡诙笾骷Z作物,主要分布在我國黃淮海地區(qū),常年播種面積2266.67萬 。然而,小麥籽粒在生長、收獲及儲存過程中易遭受多種病害侵襲,如赤霉病、黑胚病等。這些病害不僅會降低小麥產(chǎn)量,還可能產(chǎn)生毒素,威脅人畜健康。因此,及時(shí)對小麥籽粒病害進(jìn)行有效地識別和防控至關(guān)重要。傳統(tǒng)的小麥籽粒病害識別方法主要依賴人工目視檢測,這種方法效率低、主觀性強(qiáng)且對檢測人員專業(yè)知識要求較高[2]。

        隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的飛速發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法在農(nóng)作物病害識別領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。于錦龍等3通過引入一種輕量級的注意力模塊LCSA和改進(jìn)MBConv結(jié)構(gòu),提出了一種基于EfficientNet-B0改進(jìn)的輕量化小麥病害識別模型ML-EfficientNet,其識別準(zhǔn)確度達(dá)到 95.71% 。白玉鵬等4通過對ViT-Base中的PatchEmbedding層進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化,提出一種基于改進(jìn)VisionTransformer的小麥病害圖像識別算法,平均識別準(zhǔn)確度達(dá)到96.81% ,識別效果較好。以上研究表明,深度學(xué)習(xí)算法在小麥籽粒病害識別中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景,但目前關(guān)于提高檢測速度和實(shí)時(shí)算法的研究仍然較少。

        YOLO系列算法以其快速、高效的特點(diǎn)在目標(biāo)檢測任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用。然而,在小麥籽粒病害識別中,由于病害特征的復(fù)雜性和多樣性,傳統(tǒng)的YOLO算法仍存在一些問題,如對小目標(biāo)的檢測精度不高、無法滿足實(shí)時(shí)檢測要求、容易出現(xiàn)漏檢和誤檢等。因此,基于YOLO11n標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò),提出一種基于改進(jìn)YOLO11的小麥籽粒病害識別算法,以提升其在小麥籽粒病害識別中的性能。

        1 YOL011模型

        如圖1所示,YOLO11模型由主干、頸部、檢測頭三個(gè)基本組件組成。其中,主干由Conv、C3k2、SPPF、C2PSA等模塊組成,主要用于提取輸人圖像多個(gè)尺度特征圖。YOLOv11提出了一種更輕量、更高效的模塊C3k2,增強(qiáng)了特征提取的整體性能。同時(shí),引入了空間注意力(C2PSA)模塊,與SPPF相結(jié)合,使模型能夠更加關(guān)注圖像中重要區(qū)域。頸部組件則保留了FPN+PAN結(jié)構(gòu),將C2f替換成C3k2組件,主要用于對不同尺度的特征進(jìn)行融合。檢測頭部分沿用了YOLOv8的解耦頭,但是YOLO11在分類檢測頭上加入了兩個(gè)深度可分離卷積(DW-Conv),在不損失精度的同時(shí)大幅減少了計(jì)算量。針對回歸損失,引入DistributionFocalLoss與CIoU相結(jié)合的計(jì)算方式;針對分類損失,則使用Varifo-calLoss進(jìn)行計(jì)算。

        圖1YOLO11結(jié)構(gòu)圖

        2 YOLO11模型改進(jìn)

        2.1主干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

        ShuffleNetV2是輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)典模型,其主干結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)旨在在低計(jì)算資源下實(shí)現(xiàn)高效的特征提取。為了有效提高模型識別的效率和精度,本文選擇將YOLO11的主干網(wǎng)絡(luò)替換成輕量級的ShuffleNetV2網(wǎng)絡(luò)。

        ShuffleNetV2的整體架構(gòu)以多階段的方式構(gòu)建,每個(gè)階段包含多個(gè)重復(fù)的模塊。其主要由ChannelSplit(通道分割)和channelshuffle(通道混洗)兩大運(yùn)算模塊組成。它們在保證高效率運(yùn)算的同時(shí),能夠使用更多的特征通道和更大的網(wǎng)絡(luò)容量,從而減少運(yùn)算成本并提高檢測精度。Shuffle-NetV2網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由ShuffleUnit(混洗單元)和下采樣模塊組成,具體結(jié)構(gòu)分別如圖2和圖3所示。

        在每個(gè)階段的起始,特征圖沿通道維度平均分成兩個(gè)分支。其中一個(gè)分支先進(jìn)行 1×1 逐點(diǎn)卷積(PW),并將通道數(shù)擴(kuò)展為原來的2倍;接著進(jìn)行深度卷積(DW),在每個(gè)通道上獨(dú)立執(zhí)行卷積操作,以提取空間特征;最后再進(jìn)行一次 1×1 逐點(diǎn)卷積,調(diào)整通道數(shù),以便與另一分支的特征進(jìn)行融合。另一個(gè)分支直接進(jìn)行恒等映射,兩個(gè)分支的輸出在通道維度上拼接,合并特征,隨后執(zhí)行通道混洗操作,以實(shí)現(xiàn)不同組特征間的相互流通。每個(gè)階段的第一個(gè)ShuffleUnit中,會執(zhí)行下采樣操作。具體而言,下采樣操作將恒等映射分支替換為一個(gè)步長為2的平均池化操作,以匹配另一分支下采樣后的尺寸,使網(wǎng)絡(luò)能夠提取到更抽象、更具代表性的特征。

        2.2TripletAttention注意力

        TripletAttention(三重注意力)是一種新型的注意力機(jī)制,旨在增強(qiáng)模型對特征的自適應(yīng)關(guān)注能力,從而提升模型在各種視覺任務(wù)中的表現(xiàn)。其核心原理是通過多分支卷積和注意力計(jì)算,實(shí)現(xiàn)對特征的多維度關(guān)注。

        TripletAttention實(shí)現(xiàn)的具體流程如圖4所示。圖4展示了多分支卷積處理輸人張量并合成三重注意力的過程。輸入特征圖首先被分別輸入三個(gè)不同的卷積層分支,每個(gè)分支通過卷積操作對輸入特征進(jìn)行變換,生成不同的特征標(biāo)志。隨后,對特征圖在空間維度上進(jìn)行全局平均池化和全局最大池化操作,得到平均特征向量和最大特征向量。接著,將這兩個(gè)向量進(jìn)行拼接,并通過多層感知機(jī)進(jìn)行處理,生成注意力權(quán)重。最后,將注意力加權(quán)融合經(jīng)過拼接最終得到特征輸出圖。

        圖2ShuffleUnit(混洗單元)結(jié)構(gòu)
        圖3下采樣模塊結(jié)構(gòu)
        圖4TripletAttention實(shí)現(xiàn)的流程

        為了提高模型對小麥籽粒復(fù)雜特征的提取能力,本文使用TripletAttention改進(jìn)C2PSA結(jié)構(gòu),改進(jìn)結(jié)構(gòu)如圖5所示。

        圖5改進(jìn)C2PSA結(jié)構(gòu)

        2.3 頸部網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

        頸部網(wǎng)絡(luò)在模型中具有承上啟下的作用,其主要功能是實(shí)現(xiàn)多尺度特征的融合。YOLO11雖然對多尺度的特征進(jìn)行融合,但缺少對輪廓和缺陷形狀等低級特征的關(guān)注。因此,筆者引人了CCFM輕量級跨尺度特征融合模塊5,以便更加高效地融合不同尺度的特征,在提升模型對各類目標(biāo)的檢測性能的同時(shí),保持了較低的計(jì)算成本。

        CCFM結(jié)構(gòu)如圖6所示。在網(wǎng)絡(luò)前向傳播過程中,骨干網(wǎng)絡(luò)在不同層生成具有不同尺度的特征圖。CCFM模塊從這些層級收集相應(yīng)的特征圖,每張?zhí)卣鲌D都攜帶了特定尺度下的圖像信息。由于不同尺度的特征圖在通道數(shù)和空間分辨率上存在差異,因此在融合之前需要進(jìn)行特征對齊。通過特征調(diào)整層的 1×1 卷積操作,將所有輸入特征圖的通道數(shù)調(diào)整為統(tǒng)一的值。在特征對齊后,進(jìn)入融合單元進(jìn)行特征融合。以逐元素相加為例,將調(diào)整后的不同尺度特征圖對應(yīng)位置的元素進(jìn)行相加操作,從而使不同尺度的特征信息在空間位置上得以融合,小目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息和大目標(biāo)的語義信息也得以結(jié)合。融合后的特征圖通過輸出層的卷積操作進(jìn)一步精煉,使得特征圖能夠更好地表達(dá)不同尺度目標(biāo)的綜合特征。

        圖6CCFM結(jié)構(gòu)

        CCFM能夠高效融合不同尺度的特征,使模型對小目標(biāo)、中目標(biāo)和大目標(biāo)均具有良好的檢測能力。因此,筆者借鑒CCFM的結(jié)構(gòu),對YOLO11的頸部網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的結(jié)構(gòu)如圖7所示。

        3數(shù)據(jù)采集與處理

        3.1 數(shù)據(jù)采集

        本文使用的數(shù)據(jù)集來源于ZHAO等公布的數(shù)據(jù)集WGDB。該數(shù)據(jù)集包含1種健康小麥籽粒和3種缺陷小麥籽粒圖像,共計(jì)1846張圖像,7844個(gè)標(biāo)注。3類缺陷分別為赤霉病、黑胚病和霉變,其具體特征和標(biāo)簽如圖8所示。該數(shù)據(jù)集綜合考慮了光源、照明條件和圖像采集背景等因素,并通過隨機(jī)擺放的方式增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的魯棒性,具有較好的示范性。

        圖7改進(jìn)頸部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        圖8各類小麥籽粒特征圖片

        3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        四種類型小麥籽粒的標(biāo)簽見表1。使用1abe-limg軟件對小麥籽粒進(jìn)行標(biāo)注,然后將數(shù)據(jù)集以8:1:1的比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集,得到1476張訓(xùn)練集圖像、185張驗(yàn)證集圖像和185張測試集圖像。

        表1各類別小麥籽粒標(biāo)簽

        4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        4.1 評估指標(biāo)

        本文采用平均精度 A P 值、平均精度均值 m A P )精確率 P 浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù) G F L O P s 和 F P S 作為實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)評估指標(biāo),具體公式如下:

        式中: T P 是被正確檢測出的小麥籽粒病害樣品的數(shù)量; F P 為檢測出的小麥籽粒非病害樣品數(shù)量;F N 為檢測錯(cuò)誤的小麥籽粒病害數(shù)量; P 和 R 分別表示精確率和召回率; m A P 為平均精度均值, m A P 值越高,表明模型的檢測能力越強(qiáng)。 F P S 越高,表明模型檢測速度越快。GFLOPS越小,表明模型的計(jì)算復(fù)雜度越低。

        4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        4.2.1 模型精度分析

        實(shí)驗(yàn)設(shè)置輸入圖像尺寸為 640×640 ,模型迭代次數(shù)為200,批量大小為4,動量衰減設(shè)置為0.937。采用余弦退火學(xué)習(xí)率策略,權(quán)值衰減為0.0005,初始學(xué)習(xí)率為 0.01 。實(shí)驗(yàn)得出模型的P-R曲線如圖9所示。預(yù)測結(jié)果表明,4種類別的小麥籽粒缺陷的平均精度均在 98% ,說明模型對小麥籽粒缺陷的識別效果顯著,具備較高的檢測精度。

        4.2.2 模型對比

        為了驗(yàn)證改進(jìn)后YOLO11算法的有效性,筆者將其與當(dāng)前主流的目標(biāo)檢測模型進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),包括Faster-RCNN(R50)、EfficientDet、YOLOv5、YOLOv8、YOLO11,結(jié)果如表2所示。

        圖9改進(jìn)模型的P-R曲線
        表2模型精度對比

        表2數(shù)據(jù)表明改進(jìn)后的YOLO11模型在小麥籽粒病害的識別準(zhǔn)確度上優(yōu)于其他對比模型,其 P 值和mAP值分別達(dá)到了 96.4% 和 98.8% ,相較于改進(jìn)前分別提升了 0.5% 和 0.4% ;同時(shí),參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度分別下降了 38.4% 和 23.8% ,F(xiàn)PS達(dá)到了232.6。值得注意的是,改進(jìn)后的模型在保證識別精度優(yōu)于Faster-RCNN的情況下,計(jì)算復(fù)雜度和參數(shù)量分別降低了 98% 和 99% ,為輕量化模型部署提供了可靠的技術(shù)支持。

        4.2.3 檢測效果

        為了更直觀地評估改進(jìn)后的模型檢測性能,筆者在同一設(shè)備上對測試集進(jìn)行實(shí)測,定性分析了改進(jìn)YOLO11和YOLO11n的檢測性能,對比結(jié)果如圖10所示。

        由圖10可以看出,改進(jìn)后的YOLO11模型在識別小麥籽粒病害時(shí),應(yīng)對缺檢和誤檢的能力要優(yōu)于基線模型,識別準(zhǔn)確率和精準(zhǔn)度更高,呈現(xiàn)出較好的應(yīng)用價(jià)值。

        GradCAM熱力圖是一種用于解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)決策過程的可視化技術(shù),有助于研究人員研究模型在檢測過程中關(guān)注的信息,方便進(jìn)行調(diào)整。

        為了進(jìn)一步分析改進(jìn)模型對小麥籽粒病害邊緣信息的理解,筆者利用熱力圖進(jìn)行觀察,如圖11所示。在熱力圖中,紅色區(qū)域表示目標(biāo)的位置和強(qiáng)度,強(qiáng)度越高表示對模型檢測結(jié)果的置信度越高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的模型對目標(biāo)具備完整的特征提取能力。

        5結(jié)論

        筆者基于YOLO11模型進(jìn)行改進(jìn),選取包含小麥籽粒病害的公開數(shù)據(jù)集WGDB進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)了對小麥籽粒病害的精準(zhǔn)快速識別。在主干結(jié)構(gòu)上,使用ShuffleNetV2對主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,在低計(jì)算資源下實(shí)現(xiàn)高效的特征提取,有效提高模型識別的速度和精度。隨后,通過引入TripletAttention三重注意力機(jī)制改進(jìn)C2PSA結(jié)構(gòu),在3個(gè)維度對小麥籽粒缺陷的特征進(jìn)行提取,減少了背景干擾,增強(qiáng)了模型對小麥缺陷籽粒特征的自適應(yīng)能力。在頸部結(jié)構(gòu)方面,借鑒CCFM輕量級跨尺度特征融合模塊進(jìn)行改進(jìn),以有效融合不同尺度的特征,使得模型對小目標(biāo)、中目標(biāo)和大目標(biāo)都具有良好的檢測能力,最終實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確地識別和定位。

        圖10 檢測效果對比
        圖11熱力圖顯示結(jié)果

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的YOLO11模型較基準(zhǔn)模型的參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度分別下降了 38.4% 和23.8%,P 值和 m A P 值分別達(dá)到了 96.4% 和 98.8% 相較于改進(jìn)前分別提升了 0.5% 和 0.4% 。同時(shí),改進(jìn)后的模型FPS達(dá)到了232.6,較原模型提高了10.4。這表明改進(jìn)后的模型在優(yōu)化性能的同時(shí),能夠保證識別精度和識別速度,減少計(jì)算開銷,為輕量化部署提供了可靠的技術(shù)支持。

        參考文獻(xiàn):

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        [3]于錦龍,于俊偉,張自豪,等.基于改進(jìn)Ef-ficientNet的輕量化小麥不完善粒識別模型[J/OL]中國糧油學(xué)報(bào),1-15[2024-10-08].https://doi.org/10.20048/j.cnki.issn.1003-0174.000948.

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