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基于Vision Transformers模型估算種子混合物的成分和營養(yǎng)價(jià)值

瀏覽次數(shù):654 發(fā)布日期:2023-11-22  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

Plant Phenomics | 基于Vision Transformers估算種子混合物的成分和營養(yǎng)價(jià)值



在歐洲,當(dāng)?shù)啬翀?chǎng)的人們通過種植谷物和豆類的種子混合物,用于以較低的生產(chǎn)成本生產(chǎn)均衡且富含能量和蛋白質(zhì)的動(dòng)物飼料。這種方法符合歐洲植物檢疫產(chǎn)品使用規(guī)定的發(fā)展方向,同時(shí)也滿足了消費(fèi)者對(duì)有機(jī)產(chǎn)品的需求。然而,由于谷物和豆類成熟的時(shí)間不同,造成產(chǎn)量差距大,人們難以評(píng)估其收獲后的營養(yǎng)價(jià)值。
 

2023年11月,Plant Phenomics 在線發(fā)表了法國University Montpellier等單位題為Estimating Compositions and Nutritional Values of Seed Mixes Based on Vision Transformers 的研究論文。


受Pl@ntNet的啟發(fā)(一個(gè)參與式的公民科學(xué)平臺(tái),用于收集、共享和查找基于自動(dòng)識(shí)別的植物觀察結(jié)果),文章提出了一項(xiàng)新的技術(shù):通過使用共建的種子混合物數(shù)據(jù)庫,在EfficientNet和Vision Transformer兩種最新的深度模型上進(jìn)行訓(xùn)練,最后遷移到APP上自動(dòng)估計(jì)收獲種子混合物的營養(yǎng)價(jià)值,以幫助人們更好的管理產(chǎn)量。為此,本研究在2019年到2022年3年的時(shí)間里,從205份種子混合物中收集了約4749張圖像(圖1)。
 

圖1混合料中種子品種的分布情況以及每個(gè)品種的圖片數(shù)量


本研究將種子混合物以8:2的比例隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,使用了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),包括center crop, random rotation, color jitter, auto contrast和 RandAugment,在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中兩種主要深度學(xué)習(xí)模型CNN EfficientNet-B4-ns和BeiT-base-384 model上進(jìn)行比較,并提出了一種sparsemax的變體損失函數(shù)。該實(shí)驗(yàn)使用MSE,MAE,R2,Max MAE/Seed作為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)(圖2),結(jié)果顯示:BeiT-base-384 model的評(píng)價(jià)指標(biāo)明顯優(yōu)于EfficientNet-B4-ns;然后以以BeiT-base-384的結(jié)果作為基準(zhǔn),AutoAugment表現(xiàn)最佳;最后確定了最佳的模型為BeiT-base-384 + AutoAug + KLDiv。
 

圖2使用不同模型架構(gòu)和損失函數(shù)的每種種子類別的MAE比較


從圖3可以看出,模型會(huì)略微低估一些樣品的營養(yǎng)價(jià)值,但對(duì)大多數(shù)樣品來說是相當(dāng)準(zhǔn)確的。同時(shí)為了評(píng)價(jià)所選擇的模型(BeiT-base-384 + AutoAug + KLDiv)產(chǎn)生的預(yù)測(cè)營養(yǎng)價(jià)值,采用類似的指標(biāo)來衡量混合種子比例的性能。表1顯示了在種子混合物水平預(yù)測(cè)上取得了改進(jìn),其值為0.91。與CNN相比,以自我監(jiān)督的方式(BeiT)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的VITS更為準(zhǔn)確。性能提高的最可能原因是VIT能夠同時(shí)捕獲全局和局部結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容,從而促進(jìn)對(duì)單個(gè)種子的檢測(cè)和計(jì)數(shù)。
 

圖3圖像級(jí)營養(yǎng)價(jià)值估計(jì)(a)和混合級(jí)營養(yǎng)價(jià)值估計(jì)(b)
 

表1對(duì)比圖像水平和混合水平的營養(yǎng)價(jià)值預(yù)測(cè)的驗(yàn)證集結(jié)果


最終,本研究開發(fā)了一個(gè)名為"ESTI' METEIL"的網(wǎng)絡(luò)組件,通過用戶界面(https://c4c.inria.fr/carpeso/)對(duì)最佳模型進(jìn)行了試驗(yàn)。該組件允許用戶提交1至5張具體種子組合的圖像,并獲得相應(yīng)的估計(jì)種子組成(按重量)和營養(yǎng)價(jià)值。


論文鏈接:

‍https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0112


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About Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會(huì)(AAAS)合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄?祁Nò睯CR2021影響因子為6.5,位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。中科院農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)一區(qū),遙感二區(qū),生物大類一區(qū)(TOP期刊)。2020年入選中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
撰稿:靳松
排版:陳新月
審核:孔敏、王平

發(fā)布者:北京博普特科技有限公司
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