1 引 言
2 数据样本集
2.1 PlantVillage数据集
图1 PlantVillage数据集部分展示 Fig. 1 Part of the samples of the PlantVillage dataset |
2.2 自建数据集
3 识别模型训练及其精简结构设计
3.1 识别模型MobileNet的训练
3.2 精简模型Distilled-MobileNet设计
表2 参数 和 对模型验证集准确率的影响Table 2 Influence of the parameters and on the accuracy of the model validation set |
单位:% | ||||
---|---|---|---|---|
=0.2 | =0.4 | =0.6 | =0.8 | |
83.59 | 84.93 | 89.06 | 79.86 | |
2 | 84.37 | 82.81 | 87.50 | 77.34 |
3 | 81.25 | 85.15 | 90.62 | 80.46 |
4 | 75.40 | 82.13 | 85.49 | 83.21 |
4 试验结果及分析
表3 使用三种优化器的CNN训练超参数Table 3 CNN training hyperparameters using three optimizers |
超参数 | SGD | Adam | Nadam |
---|---|---|---|
Batch Size | 32 | 32 | 32 |
Learning Rate | 0.001 | 0.001 | 0.001 |
Momentum | 0.9 | — | — |
Decay | None | None | None |
— | 0.9 | 0.9 | |
— | 0.999 | 0.999 | |
— | 1e-7 | 1e-7 |
4.1 学习模型性能测试
表 4 不同网络结构在PlantVillage数据集上的表现Table 4 Performances of different network structures in the PlantVillage data set |
网络模型 | 验证集准确率/% | 内存占用/MB |
---|---|---|
ResNet | 94.44 | 181.3 |
AlexNet | 89.97 | 443.0 |
VGG16 | 96.52 | 1022.0 |
MobileNet | 92.05 | 25.1 |
GoogleNet | 76.58 | 58.1 |
4.2 知识蒸馏在不同模型上的表现
表5 知识蒸馏在不同教师/学生模型上的表现Table 5 The performance of knowledge distillation on different teacher/student models |
学生模型 | 教师模型 | 准确率/% | 模型内存/MB | 体积降低/% | 识别时间/ ms | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
教师 | 学生 | 教师 | 学生 | 教师 | 学生 | |||
MobileNet | VGG16 | 95.50 | 97.54 | 304.0 | 20.8 | 93.16 | 1635 | 261 |
AlexNet | 93.56 | 94.89 | 356.6 | 21.0 | 94.11 | 490 | 254 | |
GoogleNet | 92.19 | 94.70 | 36.6 | 20.9 | 42.90 | 487 | 260 | |
ResNet | 95.36 | 95.16 | 179.8 | 21.0 | 88.32 | 928 | 249 | |
平均 | —— | —— | —— | —— | 79.62 | —— | —— |
4.3 真实环境下的性能测试
表6 真实环境下的模型性能测试Table 6 Model performance testing in real environment |
识别模型 | 单个病害识别率/% | 平均准确率/% | 内存占用/MB | 平均识别时间/s | 总识别时间/s | |
---|---|---|---|---|---|---|
芒果白粉病 | 芒果炭疽病 | |||||
VGG16 | 95.68 | 94.55 | 95.15 | 309.98 | 1.652 | 15,636 |
AlexNet | 94.51 | 94.77 | 94.64 | 359.43 | 0.494 | 4675 |
GoogleNet | 94.03 | 95.14 | 94.58 | 37.49 | 0.487 | 4609 |
ResNet | 94.17 | 93.20 | 93.68 | 183.47 | 0.943 | 8925 |
Distilled-MobileNet | 97.59 | 97.65 | 97.62 | 19.83 | 0.218 | 2063 |