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WheatSpikeNet: 一種改進的小麥穗分割模型，用于田間成像圖像中小麥穗的準確估計

2023/9/8
小麥穗數與小麥總產量息息相關，是重要的農藝性狀之一。隨著人工智能、計算機視覺等信息技術的快速發展，已經提出了不同的深度學習方法來分割和計數小麥穗。然而，當前研究多集中在實驗室條件下，難以代表真實的、復雜的田間環境。由于麥田環境的多樣性，快速、準確地識別小麥穗數仍然是挑戰。

本研究旨在從小麥田間圖像中精準檢測、分割和計數小麥穗。首先整理并標注了一個具有精確掩碼和邊界框的小麥穗分割數據集SPIKE-segm（3種氮處理、不同生長階段下10個小麥品種圖像數據集），提出了一種基于Cascade Mask R-CNN架構的、改進的穗分割模型，該模型對模型架構中幾個組件進行了改進，包括可變形卷積網絡( DCN )，通用RoI提取器( GRoIE )、側邊感知邊界定位( SABL )和自適應微調學習率LR。

為了評估這些組件的單獨和組合對模型性能的影響，設置了一個基于ResNet50網絡骨干的基線架構，圖像尺寸為1333 × 800，batch size為2，LR為0.00125 (除非另有規定)。結果顯示，對于測試集，包含所有不同組件的版本在IoU = 0.5時獲得了最佳AP（平均精度），Bbox和Mask的AP分別為0.9303和0.9416。設定IoU閾值為0.5，統計每張圖像的TP，FP和FN，結果表明，該模型在測試圖像中平均準確率達到了86 %，平均F1分數為0.93。此外，與其他現有的架構和策略相比，所提出的模型在穗檢測中mAP提高了0.41%，在穗分割任務中mAP提高了3.46%。由此可見，本研究所提出的小麥穗模型WheatSpikeNet為從田間圖像中準確分割小麥穗提供了高精度、高效、穩定的方法，對未來小麥測產工作具有重要意義。

圖2 研究路線圖。描述了所提出的算法在田間圖像中檢測和分割小麥穗的工作流程。

圖4 SPIKE數據集的圖像標注示例( GSGC階段)。三種顏色類別：GSYC -綠穗，黃冠；GSGC -綠穗，綠冠；YSYC -黃穗，黃冠。

圖6本研究提出的穗分割模型結構。

圖8 可變形卷積網絡。

圖9 側邊感知邊界定位( SABL )示例。

圖10 總體性能：( A )決定系數，真實值與檢測計數值的比較；( B )訓練過程中的損失度量，超過150 epochs的訓練損失；( C ) 超過150 epochs的訓練精度；( D ) 超過150 epochs的驗證集mAP。

圖11 不同生長階段測試圖像真實值與檢測結果的可視化示例。( A ) GSGC真值圖；( B ) GSGC檢測結果；( C ) GSYC真值圖；( D ) GSYC檢測結果；( E ) YSYC真值圖；( F ) YSYC檢測結果。

表6 與現有研究方法的結果比較

文獻來源：Batin MA, Islam M, Hasan MM, Azad A, Alyami SA, Hossain MA and Miklavcic SJ (2023) WheatSpikeNet: an improved wheat spike segmentation model for accurate estimation from field imaging. Front. Plant Sci. 14:1226190. doi: 10.3389/fpls.2023.1226190


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