Plant Phenomics | 基于Vision Transformers估算種子混合物的成分和營養(yǎng)價值

在歐洲，當(dāng)?shù)啬翀龅娜藗兺ㄟ^種植谷物和豆類的種子混合物，用于以較低的生產(chǎn)成本生產(chǎn)均衡且富含能量和蛋白質(zhì)的動物飼料。這種方法符合歐洲植物檢疫產(chǎn)品使用規(guī)定的發(fā)展方向，同時也滿足了消費者對有機產(chǎn)品的需求。然而，由于谷物和豆類成熟的時間不同，造成產(chǎn)量差距大，人們難以評估其收獲后的營養(yǎng)價值。
 

2023年11月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了法國University Montpellier等單位題為Estimating Compositions and Nutritional Values of Seed Mixes Based on Vision Transformers 的研究論文。

受Pl@ntNet的啟發(fā)（一個參與式的公民科學(xué)平臺，用于收集、共享和查找基于自動識別的植物觀察結(jié)果），文章提出了一項新的技術(shù)：通過使用共建的種子混合物數(shù)據(jù)庫，在EfficientNet和Vision Transformer兩種最新的深度模型上進行訓(xùn)練，最后遷移到APP上自動估計收獲種子混合物的營養(yǎng)價值，以幫助人們更好的管理產(chǎn)量。為此，本研究在2019年到2022年3年的時間里，從205份種子混合物中收集了約4749張圖像（圖1）。
 

圖1混合料中種子品種的分布情況以及每個品種的圖片數(shù)量

本研究將種子混合物以8:2的比例隨機劃分為訓(xùn)練集和驗證集，使用了多種數(shù)據(jù)增強技術(shù)，包括center crop, random rotation, color jitter, auto contrast和 RandAugment，在計算機視覺領(lǐng)域中兩種主要深度學(xué)習(xí)模型CNN EfficientNet-B4-ns和BeiT-base-384 model上進行比較，并提出了一種sparsemax的變體損失函數(shù)。該實驗使用MSE，MAE，R2，Max MAE/Seed作為主要評價指標(biāo)（圖2），結(jié)果顯示：BeiT-base-384 model的評價指標(biāo)明顯優(yōu)于EfficientNet-B4-ns；然后以以BeiT-base-384的結(jié)果作為基準(zhǔn)，AutoAugment表現(xiàn)最佳；最后確定了最佳的模型為BeiT-base-384 + AutoAug + KLDiv。
 

圖2使用不同模型架構(gòu)和損失函數(shù)的每種種子類別的MAE比較

從圖3可以看出，模型會略微低估一些樣品的營養(yǎng)價值，但對大多數(shù)樣品來說是相當(dāng)準(zhǔn)確的。同時為了評價所選擇的模型(BeiT-base-384 + AutoAug + KLDiv)產(chǎn)生的預(yù)測營養(yǎng)價值，采用類似的指標(biāo)來衡量混合種子比例的性能。表1顯示了在種子混合物水平預(yù)測上取得了改進，其值為0.91。與CNN相比，以自我監(jiān)督的方式(BeiT)進行預(yù)訓(xùn)練的VITS更為準(zhǔn)確。性能提高的最可能原因是VIT能夠同時捕獲全局和局部結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容，從而促進對單個種子的檢測和計數(shù)。
 

圖3圖像級營養(yǎng)價值估計(a)和混合級營養(yǎng)價值估計(b)
 

表1對比圖像水平和混合水平的營養(yǎng)價值預(yù)測的驗證集結(jié)果

最終，本研究開發(fā)了一個名為"ESTI' METEIL"的網(wǎng)絡(luò)組件，通過用戶界面（https://c4c.inria.fr/carpeso/）對最佳模型進行了試驗。該組件允許用戶提交1至5張具體種子組合的圖像，并獲得相應(yīng)的估計種子組成（按重量）和營養(yǎng)價值。

論文鏈接：

‍https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0112

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About Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機器學(xué)習(xí)的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2021影響因子為6.5，位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。中科院農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)一區(qū)，遙感二區(qū)，生物大類一區(qū)（TOP期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負責(zé)組稿。
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撰稿：靳松
排版：陳新月
審核：孔敏、王平