doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.20.026

摘要：作物病害的早期檢測可以提高農(nóng)作物的質(zhì)量和生產(chǎn)力，為解決番茄病害識別模型在真實復雜場景中的泛化能力弱，易受作物品種、顏色特征、葉斑形狀、疾病周期和環(huán)境因素干擾，對存儲和計算資源依賴性強的問題，提出1個輕量化改進模型ActNN-YOLO v5s-RepFPN來研究多個區(qū)域場景中的番茄疾病，使用Mosaic數(shù)據(jù)增強方法來擴展數(shù)據(jù)，結(jié)合使用模型參數(shù)壓縮技術(shù)ActNN來替換YOLO v5s網(wǎng)絡中的組件模塊，保留重要激活參數(shù)的同時不影響精確度，然后在YOLO v5s頸部網(wǎng)絡內(nèi)構(gòu)建RepFPN特征金字塔，增加特征信息流通，實現(xiàn)計算和內(nèi)存平衡的硬件神經(jīng)網(wǎng)絡設(shè)計。結(jié)果表明，改進的ActNN-YOLO v5s-RepFPN模型在番茄病害檢測精度上達到了93.6%，檢測速率為 29.0幀/s，滿足實時監(jiān)測的要求，模型整體性能高于YOLO v5s、YOLO v4、Faster R-CNN等模型，在訓練1 000輪后精確率、召回率、mAP分別較YOLO v5s原模型高10.0、9.8、4.9百分點。最后，設(shè)計并實現(xiàn)了基于YOLO v5s模型的智能化番茄病害檢測系統(tǒng)，為病害智能檢測系統(tǒng)提供了可視工具。

關(guān)鍵詞：病害檢測；ActNN；YOLO v5s；RepFPN；

中圖分類號：TP391.41；S126" 文獻標志碼：A

文章編號：1002-1302（2024）20-0220-08

收稿日期：2023-11-03

基金項目：云南省重大科技專項（編號：202302AE090020、202002AE090010）；云南省基礎(chǔ)研究計劃（編號：202101AU070096）。

作者簡介：高" 泉（1977—），男，云南華坪人，碩士，副教授，研究方向為智慧農(nóng)業(yè)。E-mail：312441310@qq.com。

通信作者：葉" 榮，博士，講師，研究方向為食品安全信息化與數(shù)字農(nóng)業(yè)。E-mail：307176152@qq.com。

番茄是全球蔬菜貿(mào)易中的重要組成部分之一，具有重要地位。它不僅是日常蔬菜，還被視為新型水果和科研模式作物，擁有多重功能，因此，番茄越來越受到人們的喜愛［1-2］。隨著對番茄需求的增加，全球的番茄生產(chǎn)總量和種植規(guī)模也在不斷擴大。截至2020年底，我國已成為全球最大的番茄生產(chǎn)國家之一，年產(chǎn)量約為0.7億t。在我國大規(guī)模種植番茄的省份中，云南省的對外銷售量位居榜首，約占我國的37%［3-4］。

目前番茄在全球范圍內(nèi)廣泛種植，但在生長過程中會遭受各種病蟲害的侵害。番茄葉片上的病害同樣對番茄產(chǎn)量構(gòu)成威脅，若不及時防治，可能導致減產(chǎn)或無法收獲。以前人們主要根據(jù)經(jīng)驗來判斷番茄病害類型，但這種方法的判斷能力有限且耗時耗力。圖像處理技術(shù)已經(jīng)在各個領(lǐng)域得到廣泛應用，包括農(nóng)業(yè)。然而，傳統(tǒng)的圖像識別方法已無法應對復雜的實際情況，隨著計算機硬件性能的提升，將深度學習應用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已成為未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的趨勢。深度學習通過引入卷積層、池化層、全連接層等操作，能夠自動提取圖像特征，以實現(xiàn)對植物葉片病害的準確識別［5-10］?？焖?、準確地識別番茄葉片病害并采取相應的防治措施對于保障作物生產(chǎn)和提高農(nóng)民收入至關(guān)重要。

1" 試驗方法

1.1" YOLO v5s模型

目標檢測算法可以分為one-stage和two-stage 2種類型。隨著one-stage檢測算法的發(fā)展，YOLO系列模型由于具有良好的檢測速度和準確率逐漸應用于目標檢測。YOLO v5能夠在1次運算中完成目標檢測。而two-stage算法則是基于候選區(qū)域的目標檢測，需要根據(jù)滑動窗口獲取的圖像部分進行特征提取，并使用分類器來識別圖像。YOLO v5s 是YOLO v5目標檢測系列中的一個輕量模型，它在速度、準確性和輕量化方面取得了平衡，適用于各種實時目標檢測場景，并能夠更好地滿足本研發(fā)系統(tǒng)的需求［11-13］。網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)主要包括輸入端、Backbone層、Neck網(wǎng)絡和輸出端Head部分（圖1），圖1中的（a）～（d）展示了與網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)相關(guān)模塊的組成。

Backbone層的Conv模塊是基本的卷積單元，依次對輸入執(zhí)行2D卷積、2D正則化和SiLU激活操作，C3模塊作為特征提取的主要結(jié)構(gòu)，由3個卷積和1個瓶頸組成，可以通過解決大規(guī)模重復梯度信息的問題，整合特征圖中的梯度變化，減小模型尺寸，降低模型每秒浮點運算數(shù)（FLOPs）和參數(shù)，保證推理的準確性和速度。連接不同維度的特征圖的Concat模塊被用于合并特征映射，這樣可以讓網(wǎng)絡獲得更多的信息，增強網(wǎng)絡對目標的感知能力，上采樣模型用于對特征映射進行采樣，通過上采樣，可以將低分辨率的特征映射變?yōu)楦叻直媛实奶卣饔成洌瑥亩岣吣繕藱z測的精度。空間金字塔池（SPP）模塊位于YOLO v5s網(wǎng)絡的第10層，可將任意大小的特征映射轉(zhuǎn)換為固定大小的特征向量，這樣可以增加網(wǎng)絡的感知場，從而檢測不同尺度的目標。Neck層通過添加具有自底向上路徑增強特性的特征金字塔網(wǎng)絡（FPN）來傳播底層特征，并利用來自每個特征層的價值信息融合更高級別的特征。這樣可以提高目標的定位精度，并增強網(wǎng)絡對目標的理解能力；Head結(jié)構(gòu)的檢測網(wǎng)絡由3個檢測層組成。每個檢測層都有不同尺寸的像素特征圖的輸入，用于檢測不同大小的目標。檢測層將生成原始圖像中預測的邊界框和目標類別，從而實現(xiàn)目標的檢測。

1.2" 模型參數(shù)壓縮ActNN

在模型訓練期間，存儲模型參數(shù)、中間激活結(jié)果和優(yōu)化器狀態(tài)會導致模型所需內(nèi)存呈指數(shù)級增長，因此在內(nèi)存有限的GPU上訓練大規(guī)模模型變得困難。本研究旨在設(shè)計解決番茄病害識別系統(tǒng)問題，為此采用了ActNN策略，該策略可以在不影響預測精度的情況下快速壓縮模型參數(shù)，結(jié)合 YOLO v5s 網(wǎng)絡模型結(jié)構(gòu)，本研究實現(xiàn)了作物病害分類、檢測和分割應用［14-17］。

在YOLO v5s網(wǎng)絡中通過使用ActNN來聚焦激活參數(shù)上下文壓縮數(shù)值精度，實現(xiàn)動態(tài)隨機量化激活神經(jīng)網(wǎng)絡，在訓練過程中，訓練權(quán)重、激活參數(shù)和優(yōu)化器被量化后可以降低數(shù)值精度，而模型中的梯度方差容易跟隨量化影響而改變，使用ActNN中組量化和細粒度量化的混合精度量化策略，在最大2位量化的情況下，該策略可以近似訓練過程中梯度方差的最小化，模型壓縮參數(shù)公式如下：

H（l）=F（l）［H（l-1）;Θ（l）］；（1）

H（l-1），Θ（l）=G（l）{H（l），C［H（l-1），Θ（l） ］}；（2）

H（（l-1）=H（（l） Θ（l）T ，Θ（l）=H（l-1）TH（l）

C［H（（l-1），Θ（l）］=［H（l-1），Θ（l）］。（3）

式中：假設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡為l層，輸入圖像X，對應標簽Y，抽取小批量樣本（X，Y），輸入H（0）=X，H（l）為 N×D（l），其中N為批量大小，D（l）為特征個數(shù)，Θ（l）為參數(shù)向量，前向傳播F（l）包含模型參數(shù)Θ（l）的N個特征映射H（l-1）。給定用于預測H（l）和標簽Y的小批量損失函數(shù)Ｌ=l（H（l），Y），將梯度計算為Θ（l）L。H（l-1）T為特征映射的轉(zhuǎn)置，并使用優(yōu)化器SGD更新模型參數(shù)。由于梯度變化總是與損失函數(shù)Ｌ一樣，激活參數(shù)梯度記為Θ（l）、H（l） 。梯度計算過程為式（2），其中反向傳播G（l）得到H（l），對于上文特征中的C需要保存在模型內(nèi)存中，用于反向傳播。方程（3）作為特殊情況，當H（l）=H（l-1）Θ（l）中的線性層時，將保留住上文中的量化參數(shù)，為實現(xiàn)2位激活壓縮，對l層神經(jīng)網(wǎng)絡的C、Θ（l）和H（l-1）采用隨機量化策略進行量化，得到原始梯度的無偏估計，如式（4）所示：

%＾H（l-1），＾Θ（l）=G（l）{＾H（l），C＾［H（l-1），Θ（l）］}，＾H（l）=H（l）。（4）

ActNN通過動態(tài)調(diào)整混合精度量化策略，在運行時針對不同網(wǎng)絡層的異構(gòu)特性和硬件特性進行優(yōu)化，這種優(yōu)化策略能夠減少無關(guān)緊要的激活參數(shù)，并保留重要激活參數(shù)以保持模型的準確性。

由圖2可知，ActNN為L1到L5定義了可選的壓縮參數(shù)，其中L1和L2可以使用4位每組量化，但L1可以使用32位量化，并且只處理卷積層；L3到L5使用細粒度混合精度量化策略后作用于所有卷積層上的激活參數(shù)，在整個過程中，ActNN只負責根據(jù)原始模型的大小比例來處理訓練過程中的激活參數(shù)。

L1L2L3L4L5。（5）

此外，公式（5）中，從L1到L5中，壓縮算法是進行每級疊加的，增加壓縮級別會增加反向傳播過程中解壓激活參數(shù)所需的時間。即使在硬件條件保持不變的情況下，訓練速度也會降低。在調(diào)整參數(shù)和數(shù)據(jù)方面，增加批處理大小和使用高分辨率圖像都會增加壓縮激活（CA）參數(shù)和解壓激活（DCA）參數(shù)所需的時間，導致模型收斂速度減慢。

1.3" RepConv網(wǎng)絡構(gòu)建

FPN被稱特征金字塔網(wǎng)絡，被廣泛應用于目標檢測等任務中［18］。FPN通過自下而上的方式構(gòu)建頸部網(wǎng)絡中的特征金字塔，即從底層特征圖中提取高分辨率的特征，并通過逐層上采樣、融合等操作得到分辨率較低但信息更豐富的特征圖。在本研究中，使用FPN構(gòu)建RepFPN對YOLO v5s頸部網(wǎng)絡進行改進，RepFPN則通過自上而下的方式構(gòu)建特征金字塔，即從頂層特征圖開始進行下采樣、融合，逐層向下傳遞得到高分辨率的特征圖，最后應用于YOLO v5s檢測框架中。

RepConv網(wǎng)絡層結(jié)構(gòu)由3×3 Conv分支、1×1分支和身份組成，可以充分利用硬件計算能力。通過重新參數(shù)化，將多分支結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為訓練狀態(tài)下的單分支3×3 Conv，如圖3所示。

RepFPN網(wǎng)絡是由RepPAN 和 BepC3（block with exponential padding）模塊組合而成的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)見圖4、圖5，其中，C表示卷積層，P表示池化層。

在圖5中描述了RepBlock的結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)在頸部網(wǎng)絡處結(jié)合了多尺度特征提取和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，以提高目標檢測的性能。

1.4" 損失函數(shù)

在目標檢測和實例分割中，邊界框回歸（bounding box regression，BBR）是一個關(guān)鍵的步驟，用于定位目標的位置。傳統(tǒng)的邊界框回歸損失函數(shù)通常假設(shè)預測框與實際標注框具有相同的寬高比［19-23］。然而，在寬度和高度值完全不同的情況下，這些損失函數(shù)無法進行優(yōu)化。在本研究中，考慮了預測框與真實框之間的位置關(guān)系以及框體的尺度關(guān)系，相比IoU損失函數(shù)，GIoU損失函數(shù)通過考慮目標的非重疊區(qū)域來解決這個問題，彌補了IoU邊界損失函數(shù)無法量化真實框與預測框不相交的缺點。GIoU計算公式如下：

GIoU=1-IoU+|S-A∪B||S|。（6）

GIoU針對這方面進行優(yōu)化，在公式中增加了預測框A和真實框B的最小凸閉合框面積S（最小外接矩形面積），使得在A與B不相交的時候損失仍能下降。

2" 試驗過程

2.1" 數(shù)據(jù)集準備

番茄葉片病害圖片取自云南農(nóng)業(yè)大學后山試驗基地，試驗時間為2022年4—8月。拍攝方式為人工拍攝，考慮到場景變化多端、目標尺度參差不齊等情況，選擇了Mosaic數(shù)據(jù)增強方法來擴展原始數(shù)據(jù)集樣本，增加模型泛化能力。人工拍攝了300張圖像，并經(jīng)過篩選后將數(shù)據(jù)集擴充為1 500張，Mosaic拼接方法見圖6。

進行訓練時將其按表1所示進行劃分。然后通過標簽處理成為YOLO v5s模型需要數(shù)據(jù)的格式，在images文件夾中存放圖像，在label文件夾中存放相對應的txt文件。

2.2" 試驗環(huán)境與參數(shù)設(shè)置

本次試驗環(huán)境配置見表2。

本次試驗訓練模型參數(shù)見表3。

2.3" 評估指標

本研究采用采用精確率（P）、召回率（R）、平均精度均值（mAP）等3個指標對番茄病害檢測模型進行評價。

2.3.1" 精確率

對于目標檢測任務精確率就是在所有預測為正樣本的結(jié)果中，預測正確的比例。其公式為

P=TPTP+FP。（6）

式中：TP表示預測出的正確的框；FP表示預測出的錯誤的框；FP+TP就是所有的預測框的個數(shù)。

2.3.2" 召回率

召回率是在所有預測為正樣本的結(jié)果中，真的是正樣本的概率。它與精確率呈負相關(guān)。當1個類的精確率提高，那么這個類的召回率就會下降。其公式為

R=TPTP+FN。（7）

式中：FN表示沒有被模型識別為正樣本的目標數(shù)量。

2.3.3" 平均精度均值

AP是衡量一個類別檢測效果好壞的參數(shù)，根據(jù)不同的置信度和IoU閾值，對應有不同的精確率和召回率，通過計算精確率和召回率構(gòu)成的二維曲線圖的面積即為AP值。而通過不同類別的AP值求取平均精度均值。AP和mAP計算公式為

AP=∫10P（R）dR；（8）

mAP=∑APN。（9）

根據(jù)設(shè)定好的試驗參數(shù)，分別使用ActNN-YOLO v5s-RepFPN模型與YOLO v5s、YOLO v4、Faster R-CNN模型在數(shù)據(jù)集進行訓練，并在驗證集進行測試，4個模型的邊界回歸損失和目標置信度變化結(jié)果見圖7。改進后的ActNN-YOLO v5s-RepFPN模型與其他3個模型相比，邊界框回歸損失與目標置信度損失都更小，模型收斂速度更快。在經(jīng)過大約800輪訓練后，ActNN-YOLO v5s-RepFPN模型的邊界框回歸損失和目標置信度損失都趨于平緩，分別達到了0.024 1和0.029 8。

4個模型在驗證集上的精確率、召回率、IoU為0.5的平均精度均值的變化曲線見圖8。在大約120輪訓練后，精確率和召回率出現(xiàn)了驟降，這是因為訓練不充分導致特征之間的聯(lián)系被破壞，特征聚合不足以彌補。此外，ActNN-YOLO v5s-RepFPN模型在經(jīng)過400輪訓練后逐漸趨于平緩，精確率和召回率隨著訓練輪次的增加而抖動上升，表明網(wǎng)絡模型的訓練效果較好。表4中顯示了各模型的性能指標，可以看出ActNN-YOLO v5s-RepFPN模型整體性能優(yōu)于YOLO v5s和YOLO v4等模型。在經(jīng)過1 000輪訓練后，精確率達到了93.6%，召回率達到了90.8%，平均精度均值達到了93.2%，這些數(shù)據(jù)比YOLO v5s原始模型分別高出了10.0、9.8、4.9百分點。病害識別示例見圖9。

3" 番茄葉片病害識別系統(tǒng)設(shè)計

3.1" 應用開發(fā)環(huán)境

保存模型有2種方法。第1種方法是保存整個神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和參數(shù)信息，加載模型時直接讀取模型并設(shè)置參數(shù)即可。第2種方法是只保存參數(shù)，讀取模型參數(shù)前需要先定義1個與原模型相同的結(jié)構(gòu)，然后將參數(shù)導入到該模型中。

訓練好的模型保存后不能直接在TesnorFlow Lite運行，因此，需要先利用TesnorFlow Lite將模型轉(zhuǎn)換為.tflit格式的文件。TensorFlow Lite架構(gòu)設(shè)計見圖10，是TensorFlow 針對移動和嵌入式設(shè)備的輕量級解決方案。以在移動設(shè)備上運行機器學習模型，實現(xiàn)分類等功能，無需與服務器交互。

3.2" 系統(tǒng)功能測試

整個系統(tǒng)測試流程見圖11。

4" 結(jié)論

本研究算法在YOLO v5s 算法的基礎(chǔ)上通過采集實際實驗室番茄病害圖片， 采用Mosaic數(shù)據(jù)增強

解決病害數(shù)據(jù)集不足的問題，測試了番茄在自然場景下病害識別能力。通過使用ActNN替換 YOLO v5 的相應模塊，實現(xiàn)了激活參數(shù)的細粒度壓縮，可以在不影響預測精度的情況下快速壓縮模型參數(shù)，從數(shù)據(jù)樣本和模型推廣2個方面來考慮，ActNN在病害檢測應用上具有明顯優(yōu)勢。

提出基于改進YOLO v5s的番茄病害檢測模型ActNN-YOLO v5s-RepFPN，構(gòu)建EfficientRep主干網(wǎng)絡來提取病害特征，并使用EfficientRep替換 YOLO v5s 頸部結(jié)構(gòu)中的傳統(tǒng)卷積，在不失檢測精度的同時平衡計算機硬件能力。

ActNN-YOLO v5s-RepFPN模型需要具備一定的適應性，能夠在不同光照條件下實現(xiàn)穩(wěn)定的檢測結(jié)果。在后續(xù)研究中通過增加訓練數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化和參數(shù)處理來進一步輕量化，逐步提升模型在移動嵌入式平臺的運行速度。

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