학술논문
融合改进UNet和迁移学习的棉花根系图像分割方法 / Root Image Segmentation Method Based on Improved UNet and Transfer Learning
Document Type
Academic Journal
Author
Source
智慧农业（中英文） / Smart Agriculture. 5(3):96-109
Subject
Language
Chinese
ISSN
2096-8094
Abstract
[目的/意义]根系是植物组成的重要部分,其生长发育至关重要.根系图像分割是根系表型分析的重要方法,受限于图像质量、复杂土壤环境、低效传统方法,根系图像分割存在一定挑战.[方法]为提高根系图像分割的准确性和鲁棒性,本研究以UNet模型为基础,提出了一种多尺度特征提取根系分割算法,并结合数据增强和迁移学习进一步提高改进UNet模型的泛化性和通用性.首先,获取棉花根系单一数据集和开源多作物混合数据集,基于单一数据集的消融试验测试多尺度特征提取模块(Conv_2+Add)的有效性,与UNet、PSPNet、SegNet、DeeplabV3Plus算法对比验证其优势.基于混合数据集验证改进算法(UNet+Conv_2+Add)在迁移学习的优势.[结果和讨论]UNet+Conv_2+Add相比其他算法(UNet、PSPNet、SegNet、DeeplabV3Plus),mIoU、mRecall和根系F1调和平均值分别为81.62%、86.90%和78.39%.UNet+Conv_2+Add算法的迁移学习相比于普通训练在根系的交并比(Intersection over Union,IoU)值提升1.25%,根系的Recall值提升1.79%,F1调和平均值提升0.92%,且模型的整体收敛速度快.[结论]本研究采用的多尺度特征提取策略能准确、高效地分割根系,为作物根系表型研究提供重要的研究基础.