由于植物病害造成的物病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)和對(duì)糧食安全的影響，它們對(duì)全球各國(guó)構(gòu)成了重大威脅。害診健康的新機(jī)習(xí)框作物維持著數(shù)百萬(wàn)人的生計(jì)，準(zhǔn)確診斷植物病害可以及時(shí)進(jìn)行干預(yù)，用于以確保充足的更準(zhǔn)作物產(chǎn)量，同時(shí)將產(chǎn)量損失降至最低。確植器學(xué)傳統(tǒng)的物病疾病識(shí)別方法通常遵循兩條路徑。第一個(gè)依賴(lài)訓(xùn)練有素的害診專(zhuān)家對(duì)作物進(jìn)行檢查，而第二個(gè)則利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像處理。新機(jī)習(xí)框然而，用于這兩種選擇都有其局限性。更準(zhǔn)雖然訓(xùn)練有素的確植器學(xué)專(zhuān)家會(huì)在容易出錯(cuò)且耗時(shí)的人工檢查后提供意見(jiàn)，但傳統(tǒng)的圖像處理方法只能提取表面信息，需要先決條件培訓(xùn)才能做出更好的預(yù)測(cè)。
在這方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——檢測(cè)數(shù)據(jù)中潛在關(guān)系的算法集合——在植物病害分類(lèi)方面取得了可喜的成果。需要注意的是缺乏足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。良好的數(shù)據(jù)收集在受控環(huán)境中是可能的，但在現(xiàn)實(shí)世界中并不平凡。在野外，疾病可能很少見(jiàn)或不容易觀察到。此外，疾病樣本可能具有復(fù)雜的背景、不同的形狀和遮擋。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疾病分類(lèi)器在訓(xùn)練后將知識(shí)應(yīng)用于新數(shù)據(jù)集的能力也受到限制。
現(xiàn)在，一組研究人員開(kāi)發(fā)了一種新的、相對(duì)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱(chēng)為“跨物種植物病害分類(lèi)不確定性正則化的多表示子域適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)”(MSUN)，可以準(zhǔn)確地對(duì)自然環(huán)境中的植物病害進(jìn)行分類(lèi)。為此，他們應(yīng)用了一種稱(chēng)為無(wú)監(jiān)督域適應(yīng) (UDA) 的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)簡(jiǎn)化植物病害識(shí)別過(guò)程。該研究由南京林業(yè)大學(xué)范希建副教授領(lǐng)導(dǎo)，并發(fā)表在植物表型學(xué)上。本文于 2023 年 3 月 28 日在線提供。
范副教授也是該研究的通訊作者，他解釋說(shuō)：“UDA 允許我們的模型將其在訓(xùn)練期間學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到不同的未注釋數(shù)據(jù)集。我們訓(xùn)練 MSUN 在實(shí)驗(yàn)室的受控環(huán)境中對(duì)植物病害進(jìn)行分類(lèi). 它現(xiàn)在可以使用 UDA 對(duì)復(fù)雜田間環(huán)境中的植物病害進(jìn)行分類(lèi)。
該團(tuán)隊(duì)在植物病害分類(lèi)中利用 UDA 的方法代表了范式轉(zhuǎn)變，因?yàn)樗朔水?dāng)前基于 UDA 的方法的缺點(diǎn)。首先，在野外采集的圖像很復(fù)雜——它們有幾片葉子，相機(jī)拍攝角度很奇怪，而且可能很模糊。基于 UDA 的分類(lèi)器有望處理這些混雜信息以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的疾病分類(lèi)。其次，這些分類(lèi)器在處理受不同疾病狀態(tài)、不同時(shí)間點(diǎn)或多個(gè)地點(diǎn)感染的植物時(shí)無(wú)法做出預(yù)測(cè)。第三，當(dāng)可能出現(xiàn)類(lèi)似的疾病表現(xiàn)時(shí)，分類(lèi)器面臨著重大挑戰(zhàn)。當(dāng)多種病原體感染單一植物物種或單一病原體感染多種植物物種時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種情況。
“在學(xué)習(xí)植物病害特征的整體結(jié)構(gòu)時(shí)，MSUN 是一種更強(qiáng)大的病害分類(lèi)器。此外，它還可以從接收到的信息中捕獲更多細(xì)節(jié)，”范副教授談到新方法的優(yōu)勢(shì)時(shí)說(shuō)。該研究發(fā)現(xiàn)，MSUN 并未受到在受控環(huán)境與現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中收集相同信息時(shí)出現(xiàn)的差異的阻礙。重要的是，該小組使用多個(gè)復(fù)雜的植物疾病數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了 MSUN 的疾病分類(lèi)準(zhǔn)確性。當(dāng)使用來(lái)自 PlantDoc、Plant-Pathology、Corn-Leaf-Diseases 和 Tomato-Leaf-Diseases 數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試時(shí)，MSUN 表現(xiàn)出色并優(yōu)于當(dāng)前的分類(lèi)器作物!
該團(tuán)隊(duì)對(duì) MSUN 的前景持樂(lè)觀態(tài)度，因?yàn)樗心芰μ幚砭哂刑魬?zhàn)性的數(shù)據(jù)集。他們相信它可以克服當(dāng)前疾病分類(lèi)器固有的不確定性，并且它將通過(guò)提供對(duì)疾病識(shí)別問(wèn)題的重要見(jiàn)解來(lái)幫助未來(lái)的植物病理學(xué)研究。
