农业技术

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茶花病虫害防治农作物病害识别

  AI CHANLENGER 2018上实验赛道的比赛,农作物病害检测,对近5万张按“物种-病害-程度”分成61类的植物叶片照片进行分类,是一个多分类的问题。难点在数据样本不平衡,有一些类的样本太少,甚至没有,标签也有部分错误。

  比赛在2018年8月29开始,到11月11日结束,在国庆期间做了一下,一直在关注,但是没有投入太多精力,还有其他事情。

  可以看出,训练集与验证集样本类别分布不均,豆角虫害防治但是分布大致相同,第44、45类训练集中分别只有一张图片,验证集分别有1、0张,所以为了提高准确率,我们直接剔除这两类。

  迁移学习,首先尝试了Inception-V3,茶花病虫害防治农作物病害识别直接使用pool_3层的输出,接上一个全连接的分类层,使用softmax进行分类,使用Inception-V3的默认输入,可以达到 0.81 左右的准确率。

  GoogleNet的思想是通过Inception结构增加增加网络的宽度,这样可以在保证网络性能的情况下减少网络的深度,减少计算量。下图是Inception-V1的结构,1×11 \times 11×1的卷积用来跨通道组织信息,实现降维操作,分别用了3×33\times 33×3和5×55 \times 55×5的卷积核,感受野不同,最后进行拼接相当于不同尺度特征的融合。

  卷积核分别为1×1,3×3,5×51 \times 1,3\times 3,5 \times 51×1,3×3,5×5,在步长设置为1,pad分别设置为0,1,2的情况下可以在卷积后得到相同维度的特征,实现不同尺度特征的汇聚拼接。

  在后面的改进中,将5×55 \times 55×5的卷积核替换为了两个3×33 \times 33×3的卷积核,可以在感受野不变的情况下减少计算量。

  Inception-ResNet-V2 中加入了ResNet的恒等映射思想,进一步减少计算量,防止过拟合、梯度饱和、梯度消失/爆炸。

  增大输入图像尺寸:在交流群中有人使用ResNet-50,650宽高的输入,取得了较好的成绩;

  模型集成:使用几个不同的模型,建立一个投票机制,增加准确率,在实际应用中没有意义,但可以刷分使用;

  平衡样本:目前只剔除了样本过少的两类,但是没有平衡样本,可以通过对数据集重采样(对大类欠采样,对小类过采样)平衡类别;

  1赛题简介对近5万张按“物种-病害-程度”分成61类的植物叶片照片进行分类比赛地址:AIchallenger比赛—农作物病害检测2框架我使用的是Keras,以TensorFlow为后端,手动实现了De...博文来自:JinbaoSite

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  (初赛排名第8,虽然成绩较差,但觉得参与其中,收获颇丰,借此分享一下,枣树病虫害防治欢迎交流) 1.背景介绍 本次竞赛目的是对某一时刻一张遥感卫星多光谱影像进行分类,需识别为4种类别:玉米...博文来自:zl的博客

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