草地貪夜蛾是對糧食安全具有巨大威脅的害蟲,早發(fā)現(xiàn)、早防治對蟲情控制具有重要意義。目前,利用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行草地貪夜蛾及其近緣種成蟲識別的相關(guān)研究存在數(shù)據(jù)量嚴(yán)重偏小的情況,有可能造成模型未能真正學(xué)習(xí)到草地貪夜蛾及其近緣種成蟲的環(huán)形紋、腎形紋等關(guān)鍵視覺特征。針對上述問題,本研究在建立包含草地貪夜蛾在內(nèi)的7種夜蛾科成蟲,10,177幅圖像組成的數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上,采用遷移學(xué)習(xí)方式建立了VGG-16、ResNet-50和DenseNet-121,3種夜蛾成蟲識別深度學(xué)習(xí)模型,并用相同的測試集測試了所有模型。結(jié)果表明,構(gòu)建的模型識別準(zhǔn)確率均超過了98%。此外,本研究用特征可視化技術(shù)展現(xiàn)了模型習(xí)得的特征,并驗(yàn)證了這些特征和專家進(jìn)行人工識別的關(guān)鍵視覺特征的一致性——ResNet-50和DenseNet-121的平均特征識別率在85%左右,進(jìn)一步支持了用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行草地貪夜蛾成蟲實(shí)時(shí)識別的可行性。研究發(fā)現(xiàn),不同模型對夜蛾科成蟲視覺特征的學(xué)習(xí)能力不一樣,在評價(jià)模型時(shí)不能僅看識別率,還需要加入視覺特征識別率指標(biāo)對模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行評價(jià)。本研究通過試驗(yàn)證明可視化分析可以直觀認(rèn)識模型的特征學(xué)習(xí)情況,可為行業(yè)內(nèi)或其他... 

【文章來源】：智慧農(nóng)業(yè)(中英文). 2020,2(03)

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

7種夜蛾科成蟲的視覺特征標(biāo)注圖

因存在圖像拍攝角度、距離等差異，并非所有特征均在原始圖像上清晰展現(xiàn)。因此，定義特征有效樣本數(shù)為原始圖像上該特征能被人工清楚識別的圖像數(shù)量，記為N。對于夜蛾的某一特征，若能被人工同時(shí)從Grad-CAM＿GB和GradCAM++＿GB圖像中觀察到，則判定在當(dāng)前測試圖片中該特征可被模型識別。特征被模型識別出的圖像幅數(shù)總和記為M。本研究用特征識別率P來衡量模型對人工認(rèn)為的關(guān)鍵視覺特征的學(xué)習(xí)能力，則P可定義為：3 結(jié)果與分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3352669