目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
2.1 卷积神经网络
2.2 YOLOv5算法
三、检测的实现
3.1 数据集
3.2 实验环境搭建
3.3 实验及结果分析
实现效果图样例
最后
前言
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选题指导:
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯基于深度学习玉米叶病虫害识别系统
设计思路
一、课题背景与意义
抑制玉米病害泛滥是解决中国粮食安全问题的重要途径之一。在计算机技术支持下，人工智能识别病害的方法成为一大创新点并且迅速发展起来。这种技术可以解放劳动力，准确识别病害，为农业病虫害治理提供了有效且迅捷的帮助。
二、算法理论原理
2.1 卷积神经网络
YOLOv5的neck网络层目前使用的是PANet，只有自上而下的单向信息流。BiFPN加权双向（自顶向下+自底向上）特征金字塔网络，拥有更加不错的性能。其主要思想是添加了跨尺度连接，以便在不增加太多计算成本的前提下融合更多的特征。功能网络设计变化上，BiFPN P7部分设计了一条自顶向下的通路，传递的是高层特征的语义信息，又从P3开始设计自底向上的通路，传递的是低层特征的位置信息；加入BiFPN并添加小目标检测层后，虽然会带来少许计算量的增加，但是改进的网络在目标密集、特征简单的数据集上能够取得良好的效果。
注意力机制作用是让训练网络了解并关注到重要部分，实现重要特征突出表现的同时抑制不那么明显的特征。CA模块做到了避免维度缩减，并有效捕获了跨通道交互。在不降低维度的情况下进行逐通道全局平均池化，再通过考虑每个通道及其近邻来捕获本地跨通道交互。
2.2 YOLOv5算法
将YOLOv5算法进行改进，在主干网络中添加CA注意力机制，改善目标漏检问题，帮助模型更加精准地定位和识别；在颈部使用BiFPN替代原有的PANet，通过双向的特征融合提升多尺度语义特征的利用，加强对图像特征的提取融合，并添加小型目标检测层。
相关代码：
# 调整图像大小
image = cv2.resize(image, (224, 224))
# 将图像转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 提取图像的局部二值模式特征
radius = 3
n_points = 8 * radius
lbp_image = local_binary_pattern(gray_image, n_points, radius, method='uniform')
# 将图像转换为浮点类型
lbp_image = lbp_image.astype(np.float32)
# 归一化图像
lbp_image /= np.max(lbp_image)
# 使用卷积操作增强图像特征
kernel = np.array([[-1, -1, -1],
[-1, 9, -1],
[-1, -1, -1]])
enhanced_image = cv2.filter2D(lbp_image, -1, kernel)
# 将增强后的图像与原始图像融合
fusion_image = cv2.addWeighted(image, 0.7, enhanced_image, 0.3, 0)
三、检测的实现
3.1 数据集
实验数据来源于PlantVillage数据集中的玉米病害图，加以筛选以及图像增强，最终使用其中的3221张进行训练，以9∶1比例随机划分训练集和测试集，其中训练集2898张，测试集323张。借助Lableimg软件对转换的数据集进行标注，手动设置类别为灰斑病（CercosporaGrayspot）、锈病（Commonrust）、南方斑病（SouthernBlight）和健康（Healthy）四类。
3.2 实验环境搭建
实验环境搭建在个人主机上，硬件配置为：Intel i7-10700 CPU，NVIDIA RTX 2070s显卡，32 GB内存，1 TB固态硬盘，CUDA 11.3版本，深度学习框架平台为Pytorch 1.11.0版本。
3.3 实验及结果分析
为了更好地验证算法的有效性，进行了消融实验，一共验证5组网络。同样使用上述的数据集进行测试，其中epoch设为200，实验模型客观评价对比结果如表2所示。
为了进行更加充分的评估，对四种算法进行了对比，并选取平均精度均值（mAP@0.5）和检测速度（FPS）作为评估指标，实验对象为传统YOLOv5s、Faster R-CNN、YOLOv4以及改进的YOLOv5算法。
相关代码如下：
# 定义玉米叶病虫害识别模型
class CornDiseaseClassifier(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(CornDiseaseClassifier, self).__init__()
self.backbone = models.resnet50(pretrained=True)
self.num_classes = num_classes
# 添加自定义的分类头
self.classification_head = nn.Sequential(
nn.Linear(2048, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, self.num_classes)
)
def forward(self, x):
features = self.backbone(x)
features = features.view(features.size(0), -1)
classification_output = self.classification_head(features)
return classification_output
实现效果图样例
基于YOLOv5提出了一种改进的目标检测算法：改进PANet为BiFPN网络，并且添加一层小目标监测层，能够增强不同网络层之间特征信息的传递，明显提升算法检测精度；添加CA注意力机制更有助于目标的定位，保证参数量的情况下提升精度；引入边长损失，采用Focal-EIOU Loss提升BBox的回归精度并解决样本不平衡问题。实验结果表明，本系统算法的检测速度、检测精确率均优于传统的YOLOv5s算法。
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最后
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