本文是一篇计算机论文，笔者根据文章内容介绍了近几年国内外研究人员对植物病害识别、迁移学习和细粒度识别的相关研究，并且介绍了深度学习、迁移学习和细粒度图像识别的相关理论内容。
第一章 绪论
1.1课题研究背景及意义
我国是一个农业大国，种植了许多粮食作物与经济作物，比如东北地区的水稻、陕西地区的苹果、新疆地区的棉花等。同时也种植了众多观赏类植物，比如花中之王牡丹和花中皇后月季。这些植物的生长态势与当地人民的经济收入息息相关，当这些植物发生病害现象时，会对植物品质和产量等方面产生负面影响，从而可能会对社会及相关从业者造成巨额的经济损失[1]。除了经济损失，植物病害的泛滥还有可能引起食品安全问题。因此若能快速对植物病害种类做出判断，把植物病虫害的泛滥扼杀在摇篮中，将会减少许多不必要的损失。由于植物病害与宿主植物、病毒及其载体有关，若在没有确定病症的情况下滥用农药将会使原本的病原菌产生抗药性[2]，所以对于植物病害种类的准确判断是至关重要的。但是由于种植的植物种类丰富，植物病害种类也相应较多，所以植物病害的准确诊断需要有经验的农业专家才能完成，而这种人工判断方式不仅耗费人力成本巨大，而且需要的时间久，不能达到准确、快速的需求。
随着现代科技的迅猛发展，每个人都可以都拥有智能手机，这些智能手机都配有高清摄像头，可以产生丰富的图像数据。农业从业者可以轻松使用手机拍摄植物病害图像，便于进行统一的病害情况分析，从而达到对植物种植态势的整体掌握。随着图像相关设备的快速更新与大众化，以及大数据、云计算等研究技术的不断发展，图像处理技术也在不断地进步。以现在的科技水平完全有能力借助计算机视觉、物联网技术等计算机相关技术来帮助专业人员监测植物生长情况，并对植物染病情况做出及时地判断与评估，做到早发现早治疗。
1.2国内外研究现状
基于深度学习的植物病害识别技术面临识别时训练数据样本不足、识别同种植物的不同病害时非常困难等问题。数据样本不够是由于植物病害的特性导致的，植物病害数据的标签注释工作需要农业专家来完成，所以各类植物病害有标签的样本数据是稀有的。识别同种植物的不同病害时具有一定困难，这是由任务本身的特性决定的，因为该任务属于细粒度识别任务，任务数据具有高类内差异、低类间差异的特点。针对第一个问题，因为迁移学习可以用已有领域的知识解决未知领域的问题，所以本文将迁移学习和深度学习相结合来解决该问题。针对第二个问题，由于人脑在完成细粒度图像识别任务时是通过对比的方式，所以本文将模拟这种方式使用深度学习的Transformer模型和双线性结构来解决。
1.2.1 植物病害识别研究现状
Wäldchen等人完成了利用计算机视觉技术检测植物病害的相关综述，综述内容包含了近120个文献研究和数据集的广泛描述[7]。邵明月等人调研了植物病害识别任务中深度学习的相关应用与进展，介绍了各个识别算法的优缺点[8]。冯晓等人利用轻量级卷积神经网络和迁移学习建立了植物病害识别模型，对3种小麦病害的平均识别准确率高达99.96%[9]。龙满生等人在对图像进行样本扩展后，使用迁移学习的思想，利用在大型图像数据集ImageNet上学到的模型参数完成了油茶病害的识别[10]。许景辉等人利用迁移学习对玉米病害进行识别，在识别过程中针对VGG-16模型重新设计了网络的全连接层[11]。李淼等人使用批归一化算法改善了卷积网络的过拟合现象，然后使用植物病害数据集PlantVillage完成模型的预训练，最后在改进的网络上针对实验数据集进行微调完成病害识别[12]。房思思等人基于TrAdaBoost的思路，使用Ｋ近邻分类算法筛选出和目标域数据相近的数据，从而提高算法的效果[13]。Pydipati等人使用颜色共生矩阵获得颜色空间HSI中的H分量和I分量，然后利用神经网络和分类器完成对柑橘叶片病害的识别[14]。陈善雄等人利用最大稳定极值区域和卷积神经网络分割出了荞麦的发病区域，然后利用改进的卷积神经网络完成特征提取[15]。贾鹤鸣等人在网络中使用深度可分离卷积和全局平均池化来代替卷积操作和全连接层，并且利用批归一化提高了收敛速度，完成了植物病害识别，改进后的网络识别精度可达99.427%[16]。
第二章 相关背景知识介绍
2.1深度学习网络
2.1.1 深度学习背景
人工智能是现在的热门话题，随着人工智能各项理论的日益成熟，它的应用领域持续扩大，方法也在源源不断地创新发展。在Hinton等人提出深度学习后[58]，其就受到了学术界和其它业界的广受关注。初期的深度学习是在人类神经学科的影响下形成的，人脑可以对所看到的事物做出表述，深度学习也具有相似的功能。深度学习是机器学习的一个重要分支，相较于其它方法，它的特征提取表现更好。在提取特征时，其它方法一般需要依靠人工完成，而深度学习会主动完成，并且随着学习的逐步深入，基本特征会逐步组合出更加复杂、语意表示更好的特征。深度学习是实现人工智能的重要方式，具有非常强大的功能。因为深度学习的起源与发展和神经网络有一定的关系，所以深度学习的网络结构与神经网络的特征相符，当前主要的深度学习网络如图2.1所示。
2.2迁移学习
2.2.1 迁移学习基本方法
可以按照不同的分类方法对现有的迁移方法进行分类，比如可以按照目标域数据是否有标签将迁移学习分为有监督迁移、半监督迁移和无监督迁移。文献[4]根据迁移方式的不同将迁移学习分为四种：
（1）基于样本的迁移
基于样本的迁移方法会先设计权重计算规则，然后根据权重规则提高源域中和目标域接近的样本的重要程度，以此拉近两域之间的距离。但若两域相差甚远，勉强拉近也不能获得理想的迁移效果。而且在实际应用中，很多任务的源域和目标域只有部分特征空间相似。
（2）基于特征的迁移
基于特征的迁移方法是利用特征变换的方式来减少两域之间的距离，可以将两域的数据特征变换到统一的特征空间里，然后利用传统的分类方法完成任务。这类方法的前提需要两域之间存在一些交叉特征。
（3）基于参数的迁移
这种方法迁移的知识是模型的参数。该方法的可行性主要来源于预训练可以得到许多有意义的结构，而且这些结构具有一定的通用性，所以也可以叫做基于模型的迁移。现在被广泛使用的微调就是这种迁移方式。
（4）基于关系的迁移
基于关系的迁移学习方法依据的是两域样本间的关系，当样本有一定相似性时，就可以提取这些相似的关系完成迁移。
第三章 基于深度领域自适应的植物病害识别模型 .................................. 19
3.1研究背景 ............................... 19
3.2深度动态联合自适应网络模型构建 .................. 20
第四章 基于Transformer的植物病害细粒度识别模型 ................................. 33
4.1研究背景 ................................ 33
4.2双线性Transformer交互网络模型构建 ........................ 34
第五章 基于深度学习的植物病害识别原型系统.......................... 48
5.1设计背景..............48
5.2原型系统设计............50
第五章 基于深度学习的植物病害识别原型系统
5.1设计背景
农业问题不仅是民生问题也是影响国民经济的大问题，我国在农业发展过程中会遇到各种困难，层出不穷的问题会从不同程度上制约我国农业的发展。植物病害是从农业生产之初就一直存在并难以解决的问题，它会直接影响植物的产量和质量，从而对农业从业者产生巨大打击，给农业经济带来严重影响。目前解决植物病害最有效的方法就是使用农药，但是这种方式也会伴随一定的风险，比如当不确定哪些是感染植株时，一般会选择大面积喷洒农药，对于生病植株来说会有用药量不够的可能，而且多余的农药残留不管是对土壤还是对人体都有一定的危害。又比如当没有根据具体的病害种类选择正确的治疗方式时，盲目使用农药可能会适得其反。随着科技的发展，现在的图像识别技术可以辅助解决这个难题，目前很多行业都迎来了自动化进步，国家也对农业自动化大力支持，开发出一个可以有效识别植物病害种类的系统具有很大意义，因此本章设计和实现了用于完成植物病害识别的原型系统。
本章设计的原型系统结合了本文第三章提出的基于深度领域自适应的植物病害识别模型和第四章提出的基于Transformer的植物病害细粒度识别模型。本文第三章针对植物病害识别任务中训练数据量不够的问题，以及在迁移学习时遇到的两域间信息差异大的问题，提出深度动态联合自适应网络模型。其中，迁移学习的方法可以将从源域数据中学习到的知识迁移到目标任务的学习中，以解决有标签数据不足的问题。在减小迁移过程中源域和目标域间的图像数据差异时，深度动态联合自适应网络在多层网络结构中利用域间动态联合自适应方法完成针对性的数据分布自适应。为了优化分类器，又利用熵最小化原则使学习的目标分类器穿过目标域的低密度区域，从而提高对目标域图像的识别精度。这种基于迁移学习的植物病害识别方法可以解决训练数据不够的问题，所以它具有识别类型广泛的特点，可以适用于种植多种作物的农业从业者。
第六章 总结与展望
6.1总结
我国是农业大国，如果可以高效快速地识别植物病害种类，就能对病害泛滥等情况迅速展开相对应的防治，从而保证作物的产量和质量，减少农民损失。但是现实中植物病害识别任务具有样本少、分类难的特点，虽然相比传统的图像识别方法，经典的深度学习网络可以获得更好的识别效果，但是深度学习需要大量的训练样本，并且直接使用会使网络忽略分类的关键信息。针对以上问题，本文以深度学习为出发点完成植物病害识别任务，分别使用迁移学习和Transformer来设计网络。工作总结如下：
（1）根据文章内容介绍了近几年国内外研究人员对植物病害识别、迁移学习和细粒度识别的相关研究，并且介绍了深度学习、迁移学习和细粒度图像识别的相关理论内容。
（2）使用迁移学习的思想可以有效缓解训练数据不足的问题，但是当源域与目标域之间的数据特征差异过大时，迁移效果并不理想。为了在迁移过程中减小源域和目标域间的图像数据差异，提出基于深度动态联合自适应网络的植物病害识别方法，该方法会在高层网络中添加自适应层，并且在自适应层中使用动态联合自适应的方法计算两域间的差距，同时利用熵最小化原则提高分类器的识别精度。
（3）细粒度任务具有高类内差异、低类间差异的特点，如果直接使用基本的深度学习网络很容易忽略掉关键特征。为了获得更好的识别效果，提出基于Transformer的植物病害识别模型，该模型基于Transformer架构，根据计算中的权重信息挑选出关键差异特征，同时模拟卷积网络的交互操作完成图像的自身交互增强和同类图像间的对比交互增强，并利用原始特征进行信息的补充。
（4）最后针对以上两个方法设计并实现了植物病害识别原型系统，从而可以高效快速地完成植物病害识别。该系统可以完成植物病害识别的各项基本功能，包括图像上传、病害识别、同类病害图像展示和用户反馈。
参考文献（略）