用于植物病害識別的局部與全局特征感知雙分支網(wǎng)絡-LGNet的研究

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與食品保障事關社會經(jīng)濟穩(wěn)定與民計民生，可持續(xù)綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展符合人類日益增長的高質(zhì)量需求。植物病害是威脅植物生產(chǎn)的最主要因素之一。因此，對植物病害開展精準與綠色防控可在未來大幅減少作物及農(nóng)產(chǎn)品損失，而準確識別植物病害是精準防控的必要前提，人工智能與圖像識別技術是目前及未來的潛力手段。

2024年7月，Plant Phenomics在線發(fā)表了貴州大學張欣/陳孝玉龍教授團隊題為Local and global feature-aware dual-branch networks for plant disease recognition 的研究論文。

研究提出了一種用于植物病害識別的局部與全局特征感知雙分支網(wǎng)絡-LGNet。該網(wǎng)絡通過結(jié)合CNN的局部感知優(yōu)勢和Transformer的全局感知優(yōu)勢，以解決植物病害圖像中出現(xiàn)的癥狀多樣性的問題。

圖1 LGNet的整體架構(gòu)

團隊首先設計了一個基于 CNN 和 Transformer 的雙分支結(jié)構(gòu)，以提取局部和全局特征。隨后，設計一個自適應特征融合模塊來融合局部和全局特征，從而驅(qū)動模型動態(tài)感知不同特征的權重。最后，設計了分層混合尺度單元引導的特征融合模塊，以挖掘不同層次特征中的關鍵信息，并融合其中的差異化信息，從而增強模型的多尺度感知能力。

圖2 在驗證集上的準確率變化

該研究中發(fā)現(xiàn)，局部與全局特征感知雙分支網(wǎng)絡LGNet相比于單一的CNN或Transformer網(wǎng)絡有著顯著的性能增益（圖2）。同時， LGNet相比于單一的CNN或Transformer網(wǎng)絡有著更強的局部和全局病斑感知能力（圖3）。值得期待的是，由于可適用于多種植物及不同類型的病害，LGNet在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有極高的應用潛力。在未來，團隊將進一步探索其在不同應用場景及復雜背景下的應用能力。

圖3 類激活映射可視化

貴州大學博士研究生林建吾為該文第一作者，張欣/陳孝玉龍教授為該文共同通訊作者。相關工作得到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金、貴州省科學技術廳平臺/人才等項目資助。

論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0208

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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學創(chuàng)辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄。科睿唯安JCR2023影響因子為7.6，位于農(nóng)藝學一區(qū)（1/125名），植物科學一區(qū)（13/265名），遙感一區(qū)（6/62名）。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領軍期刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準。
特邀作者：林建吾
排版：張婕（上海交通大學）
審核：孔敏、王平