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    本文提出了一种基于深卷积神经网络的植物叶片显微图像气孔自动分割及参数计算方法,植物表型资讯介绍如下。

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    气孔是植物表皮上的微孔,可调节叶片水分和二氧化碳含量。因此,它们在植物的生长发育中起着重要作用。目前常用的孔隙解剖参数测量方法大多采用人工测量或半自动分析技术,难以实现高通量和自动化处理。本文提出了一种基于深卷积神经网络的植物叶片显微图像气孔自动分割及参数计算方法。该方法利用一种卷积神经网络模型(Mask R-CNN)来获得叶片显微图像中孔隙区域的轮廓坐标。利用椭圆拟合技术得到孔隙的解剖参数,并对孔隙参数进行定量分析。利用大深度显微镜观测系统,获得黑杨叶片气孔显微图像数据集。训练集、验证集和测试集中使用的图像是从数据集中随机抽取的(分别是562、188和188张图像)

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    收集的黑杨树图像示例

    经过10倍交叉验证后,发现188个测试图像平均包含2278个孔(孔宽度小于0.34μm(1.65像素)被认为是闭合的气孔),通过我们的网络检测到平均2201个孔,检测精度为96.6%,孔的结合点(IoU)为0.82。对2201个黑杨叶片气孔的分割结果表明,气孔长度、气孔宽度、气孔面积、气孔偏心率和气孔开度的平均测量精度分别为(a)94.66%,(b)93.54%,(c)90.73%,(d)99.09%和(e)92.95%。

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    所提出方法的模型流程图

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    (a)–(d)是分割结果的示例

    综上所述,本文提出的基于Mask R-CNN的气孔检测与测量方法,可以自动测量植物气孔的解剖参数,帮助研究者高效、简便地获取叶片准确的气孔信息。

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    气孔孔径与测量误差之间的关系

    来源:

    Song W, Li J, Li K, et al. An Automatic Method for Stomatal Pore Detection and Measurement in Microscope Images of Plant Leaf Based on a Convolutional Neural Network Model. Forests 2020, 11(9), 954; https://doi.org/10.3390/f11090954.

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  • 为了弥补这些缺陷,本文提出了一种使用卷积神经网络(CNN)的AMC特征融合方法,该方法试图融合不同图像和信号的特征来获得更多可区分特征。首先,提取八个不同的特征,然后通过对信号进行平滑伪-wigner-ville分布和...

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    摘要:

    自动调制分类算法(AMC)在频谱监视和认知无线电中变得越来越重要。但是,大多数现有的调制分类算法都忽略了不同特征之间的互补性以及特征融合的重要性。为了弥补这些缺陷,本文提出了一种使用卷积神经网络(CNN)的AMC特征融合方法,该方法试图融合不同图像和信号的特征来获得更多可区分特征。首先,提取八个不同的特征,然后通过对信号进行平滑伪-wigner-ville分布和Born-Jordan分布变换转换为两种时频图像,并利用CNN模型提取图像特征。其次,将图像中的每一个特征结合起来形成关节特征,并应用多模态融合模型融合各种特征来产生进一步改进。最后,仿真结果表明了该方案的优越性能。值得一提的是,在-4 dB的信噪比下,分类精度可以达到92.5%。

    1.介绍

    自动调制分类算法是指自动识别接收信号的调制类别,这种技术被广泛的应用到频谱管理,干扰识别,电子战等。近年来,随着无线通信的飞速发展,信号的调制类型变得越来越复杂多样,并且无线电环境变得越来越差,这些都使得自动调制分类算法变得越来越重要。

    通常上,可以将自动调制识别系统分为两类:基于似然方法和基于特征的方法,从理论上来说,基于似然方法在比较不同调制信号的似然函数,能够最大程度的提高分类精度,能够获得最佳结果。基于似然函数的方法主要分为三种:混合似然比检验,平均似然比检验和广义似然比检验。但是,在参数未知的情况下,会出现分类精度严重下降的情况,当存在较多调制信号时,基于似然的方法需要较高的复杂度。相比之下,由于基于特征的方法能够降低算法的复杂度,所以其在自动调制识别领域引起了广泛的关注。为了提高不同特征之间的互补性,自动调制识别系统提出了一种多模态融合模型,该模型能够集成多种模态特征,从而提高算法的性能。

    本文提出了一种将CNN特征融合到自动调制系统中,该方法主要包含三个部分:时频处理、特征提取和特征融合。时频处理,是将所有信号通过SPWVD变换和BJD变换,将其变换为时间和频率的二维图像,然后利用CNN模型学习图像的二维特征;最后将这两种特征进行特征融合来达到提升性能的目的。结果表明,该方法具有较好的分类性能,能够在-4dB的信噪比下,本文方案的分类精度能够达到92.5%。

    2.信号模型和时频分布

    A.信号模型

    这篇文章主要研究被加性高斯白噪声(AWGN)干扰的数字调制信号,将数字调制信号表示为:

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    其中s(t)表示发射信号,r(t)表示接收信号。n(t)是加性高斯白噪声,当发射信号为ASK、FSK、PSK时,s(t)能够表示为:

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    如果为M-QAM信号时,将s(t)表示为:

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    B.时频分布

    平滑魏格纳分布是一种常见的时频分布,可以有效地抑制交叉项,能够将其表示为:

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    Born-Jordan分布也是一种有效的时频分布变换方法,其能够有效地抑制交叉项,将其表示为:

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    图1和图2展示了信号在-4dB下,通过SPWVD变换和BJD变换以后的时频分布图。

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    图1 4种信号经过SPWVD变换以后的时频图

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    图2 4种信号经过BJD变换以后的时频分布图

    3.本文提出的调制分类方法

    如图3所示,本文提出的方法主要包含三个部分:时频处理、特征提取和特征融合。其中时频处理已经在第二节进行了描述;特征提取包括图像特征提取和人工特征提取;特征融合分为三步,首先将人工特征和图像特征结合成关节特征,然后利用多模态融合模型(Multi-modality fusion,MMF)来融合关节特征,最后通过一个全连接网络完成最后的分类任务。

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    图3 本文方法流程图

    A. 特征提取

    1)图像特征提取:

    完整的卷积操作包括卷积层和池化层,如图4所示,卷集层将上一层的特征图视为输入,并在输入和权重之间进行卷积操作,池化层通过非线性下采样操作来减小特征图的尺寸,能够将卷积层和池化层表示为:

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    由于从头开始训练CNN网络需要大量的时间,所以本文采用了迁移学习的方法来降低计算复杂度。迁移学习是受到人们能够利用已有知识更快的解决新问题并获得更好的解决方案的启发,其通过对某些学习信息的转换,来增强其他情况的泛化能力。目的是利用在数据优势中得到的信息来加快学习进程。本文利用经过微调后的ResNet152模型作为图像特征的提取器,该模型通过在不同层之间创建便捷方式路径来强化特征的传播。

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    图4 完整的卷积操作

    为了更直观的了解从网络中提取的图像特征,本文在对信号进行SPWVD变换时,将卷积层的输出可视化的展现了出来。其中,卷积层第一层的输出为64(112*112像素)个低阶特征,如图5所示;卷积层的最后一层输出为2048个高阶特征(7*7像素),如图6所示。能够发现,从原始输入提取的低阶特征仍能够保留部分相似性,并具有相应的轮廓特征,并且基于先前层的低层特征形成的高层特征更具有抽象性和多样性,更加有利于信号进行调试分类。

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    图5 第一层卷积层的输出

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    图6 最后一层卷积层的输出

    2)手动提取特征

    选择的特征在一定程度上会影响分类系统的性能,被选择的特征应该便于获取并具有一定的区分性,下面介绍下本文所选择的特征:

    a)归一化中心瞬时振幅的功率密度最大值:

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    其中,Ns表示采样点数,ma表示瞬时幅度的平均值。

    b)归一化中心瞬时振幅的绝对值标准偏差:

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    c)瞬时相位中心非线性分量的绝对值的标准偏差:

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    d)瞬时相位的中心非线性分量的标准偏差:

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    e)非线性中心瞬时频率的绝对值标准偏差

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    f)高阶累计量

    由于高阶累积量对高斯噪声具有鲁棒性,当随机变量为高斯分布时,随机变量的高阶累计量的值为0。其中,四阶累积量表示为:

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    B.特征融合

    在自动调制分类领域中,基于特征的方法是通过提取高质量的特征来识别信号,近年来研究人员提出了各种区分特征,例如最大功率谱密度、循环功率谱、星座图和高阶累计量等。在本文中,通过特征融合的方法来实现不同特征之间的互补优势,本文的特征融合方法如图7所示。

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    图7 本文特征融合方法

    本文中,将信号分别进行SPWVD和BJD变换,然后利用MMF方法将SPWVD变换和BJD变换得到的特征进行融合,该方法不仅考虑了单模态的功能,还考虑了每种模态的特征之间的关系。由于输入了两种不同类别的模态信息,因此需要考虑这两种分布下的损失。本文采用Jensen-Shannon(JS)散度来弥补Kullback-Leibler(KL)散度的不对称性来估算两种分布之间的损失。将JS散度定义为:

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    4.实验仿真及讨论

    为了验证本文方法的有效性,对几种方法的性能进行对比,将其命名为SPWV,BJD,VF和MMF方法。

    A.实验数据和模型设计

    本文使用BPSK、QPSK、2FSK、4FSK、2ASK、4ASK、16QAM和OFDM调制信号来测试该系统的分类性能。信号参数设置如下:采样频率fs为40kHz,载波频率在4~16kHz之间随机变化,符号数为8,采样点为512。训练集是在相同SNR条件下,每种调制类型生成1000个样本,并且重复7次生成信号,其中以2dB的间隔将SNR从-4dB提升到8dB,总共有56000个样本,并将所有样本的大小都调整为(224,224)。在分类阶段,设计的全连接网络体系结构为[2056,128,8],其中输入层的神经元数量为2056,将隐藏层中的神经元数量设置为128,8对应的是调制信号的类型。同时,为了避免模型的权重失真过快,将学习率设置为0.001。

    B.结论和分析

    图8中显示了不同SNR下,各种方法的分类精度。为了说明人工特征对各种算法的识别精度的影响,图9绘制了除去人工特征方法以后的分类精度结果图。

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    图8 不同SNR下的识别精度

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    图9 不同SNR下相应算法的分类性能

    从图中能够看出在考虑人工特征时,在较低信噪比下能够获得较高的识别精度,同时SPWV算法的分类性能和BJD方法类似,并且分类精度比VF和MMF的分类精度低。为了研究在较低信噪比下,对分类精度的影响因素,本文研究了在SNR为-4dB时四种方法的混淆矩阵。如图10所示,16QAM和OFDM信号的分类精度较高,而2ASK、BPSK、QPSK的分类误差较高。这主要是由于QPSK和BPSK信号容易被混淆,2ASK会被误识别为4ASK信号。这是由于这些信号的时频分布图相似。而使用MMF方法对信号进行分类时,就能够在一定程度上提升分类精度,获得较好的分类效果。

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    图10 在SNR为-4dB时的信号分类混淆矩阵

    为了更好的了解不同调制信号的性能如何随SNR而变化,图11绘制了不同方法下每种调制信号的分类精度,能够发现信号的分类精度都超过了96%,同时一些信号甚至在0dB时的分类精度能够达到100%。由于在实际应用的过程中,信号的传输环境很差,所以在较低信噪比下能够获得较高的分类精度具有很重要的意义。

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    图11 不同调制信号在不同算法下的分类精度

    为了评估算法的复杂度,将其运行时间可视化展示为图12所示,其中CWD算法的运行时间远高于其他方法。通过对比发现,本文算法在提高算法的效率上具有一定效果。

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    图12 不同算法运行时间对比

    5.结论和思考

    本文提出一种AMC的特种融合方法,将信号通过两种时频变换(SPWVD和BJD)得到相应的二维图像,然后利用ResNet152模型提取图像的特征,将图像特征和人工提取的特征相结合,利用不同特征之间的关系。通过与传统的调制分类方法相对比,说明本文提出的分类方法能够在较低信噪比下获得更好的分类识别精度。

    在未来工作中,可以继续考虑和探索如高阶QAM信号和PSK信号的分类算法性能,尝试提高其分类算法的泛化能力和鲁棒性。同时由于大多数模型都是在监督学习的基础上进行训练的,这会花费大量的时间来标记和训练数据,因此在AMC领域尝试研究基于半监督学习的调制分类方法具有更广阔的的应用前景。

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  • 原文链接:...2. 可使用卷积神经网络(CNN)模型识别废弃物;3. 可通过扩充训练数据扩充来提升CNN模型的分类性能。4. 优化CNN模型的完全连接层可提升CNN的分...

    原文链接:

    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921344920304493

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    图片来源于网络(侵删)

    文章亮点

    1. 基于图像识别的自动分类算法能够减少废弃物回收的人力劳动;

    2. 可使用卷积神经网络(CNN)模型识别废弃物;

    3. 可通过扩充训练数据扩充来提升CNN模型的分类性能。

    4. 优化CNN模型的完全连接层可提升CNN的分类性能。

    文章导读

        回收废弃物能够有效减少废物产生量,缓解环境和改善国家经济。然而,废弃物回收的效率和质量在很大程度上取决于分选原料的纯度和准确性,需要耗费大量的人工成本。在此背景下,计算机视觉和深度学习(DL)技术开始被应用于废弃物的自动分类任务中,特别是卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),如AlexNet、VGG、ResNet和DenseNet。

        然而,可用于训练CNN模型的数据集十分有限,CNN模型存在计算效率低和过度拟合的缺陷,当前废弃物的分类精确度较低。因此,本研究扩充了TrashNet废弃物数据集,利用遗传算法优化了DenseNet121模型,提高了模型分类精度。并且,本研究生成的梯度加权类激活映射(Grad-CAM)可以解释模型的分类结果,帮助识别各类废弃物的主要分类特征。本文的其余部分的结构如下:第2节介绍了垃圾数据集和数据扩充设置,并说明方法和基本环境设置。实验结果在第3节中显示。结论在第4节中得出。

    文章摘要

        利用机器人实现废弃物自动分类和回收任务能够减少大量人工成本。卷积神经网络(CNN)模型,例如DenseNet121,改进了传统的图像识别技术,并且是当前图像识别的主要方法。著名的基准数据集,即TrashNet,共有2527张图像和六种不同的废物类别组成,能够评估CNN模型的性能。为了提高CNN模型的废物分类结果准确性,可以采用数据增强方法,但是还没有研究使用微调CNN模型全连接层的超参数的方式。因此,除数据扩充外,本研究旨在利用遗传算法优化DenseNet121的全连接层,以提高TrashNet上DenseNet121的分类准确性。结果表明,与其他CNN模型相比,优化的DenseNet121最高达到了99.6%的准确性。与针对TrashNet优化DenseNet121的全连接层相比,数据增强可以在提高图像分类的准确性上实现更高的效率。用全连接层替换DenseNet121原始分类器的功能可以提高DenseNet121的性能。优化的DenseNet121进一步提高了准确性,并证明了使用遗传算法优化神经元数量和全连接层,能够提升分类效率。梯度加权的类激活映射有助于突出显示废物图像的粗略特征,并提供对优化DenseNet121的可扩展性的更多了解。

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    图1 优化模型的架构

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    图2 优化模型的工作流程图

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    图3 模型结构比较

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    图4 Grad-CAM结果

    原文信息

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    Abstract

    An automatic classification robot based on effective image recognition could help reduce huge labors of re-cycling tasks. Convolutional neural network (CNN) model, such as DenseNet121, improved the traditional imagerecognition technology and was the currently dominant approach to image recognition. A famous benchmarkdataset, i.e., TrashNet, comprised of a total of 2527 images with six different waste categories was used toevaluate the CNNs’ performance. To enhance the accuracy of waste classification driven by CNNs, the dataaugmentation method could be adopted to do so, but fine-tuning optimally hyper-parameters of CNN's fully-connected-layer was never used. Therefore, besides data augmentation, this study aims to utilize a genetic al-gorithm (GA) to optimize the fully-connected-layer of DenseNet121 for improving the classification accuracy ofDenseNet121 on TrashNet and proposes the optimized DenseNet121.

    The results show that the optimized DenseNet121 achieved the highest accuracy of 99.6%, when comparedwith other studies’ CNNs. The data augmentation could perform higher efficiency on accuracy improvement ofimage classification than optimizing fully-connected-layer of DenseNet121 for TrashNet. To replace the functionof the original classifier of DenseNet121 with fully-connected-layer can improve DenseNet121’s performance.The optimized DenseNet121 further improved the accuracy and demonstrated the efficiency of using GA tooptimize the neuron number and the dropout rate of fully-connected-layer. Gradient-weighted class activationmapping helped highlight the coarse features of the waste image and provide additional insight into the ex-plainability of optimized DenseNet121.

    本期小编:

    陈楚珂,中国科学院城市环境研究所,博士研究生

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  • 通过建立非小麦穗、1个小麦穗、2个小麦穗和3个小麦穗四类图像标签,构建分割后的数据集,并将其送入卷积神经网络(CNN)模型进行训练和测试,以降低模型的复杂度。 麦穗图像处理流程图 结果显示对非小麦、1个小麦穗、2...

    点击蓝色字99f05a34e20092f636c351bb45b3233f.png免费订阅,每天收到这样的好资讯

    为了实现快速、准确的小麦穗计数,本文采用K均值聚类对手持设备采集的小麦穗图像进行自动分割,植物表型资讯介绍如下。

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    小麦产量受单位面积穗数的影响,传统上采用人工计数来估计小麦产量。为了实现快速、准确的小麦穗计数,本文采用K均值聚类对手持设备采集的小麦穗图像进行自动分割。通过建立非小麦穗、1个小麦穗、2个小麦穗和3个小麦穗四类图像标签,构建分割后的数据集,并将其送入卷积神经网络(CNN)模型进行训练和测试,以降低模型的复杂度。

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    麦穗图像处理流程图

    结果显示对非小麦、1个小麦穗、2个小麦穗和3个小麦穗的识别准确率分别为99.8、97.5、98.07和98.5%。模型R2达到0.96,均方根误差(RMSE)为10.84穗,宏观F1评分和微观F1评分均达到98.47%,在灌浆后期(R2= 0.99,RMSE =9.47穗)达到最佳性能。

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    小麦穗部轮廓特征提取图

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    数据集图像说明

    综上所述,与目标识别相比,分割图像分类不仅能够减少人工标注的工作量,而且能够显著提高小麦计数的效率和准确率,满足了田间环境下小麦估产的要求。

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    用该模型识别的小麦穗与图像中相应的人工识别值的比较

    来源:

    Xu X, Li H, Yin F, et al. Wheat ear counting using K-means clustering segmentation and convolutional neural network. Plant Methods. https://doi.org/10.1186/s13007-020-00648-8.

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    本篇博客介绍在图像分类中常常使用的卷积神经网络。首先由原始的全连接神经网络忽略了图像的空间结构入手,引出了具有...接着从总体给出了卷积神经网络流程,最后介绍卷积神经网络中的反向传播(这部分待补充……)
  • 看过卷积神经网络的介绍,发现很多人的介绍都是先讲一堆原理,难以引起读者的兴趣。本篇文章将介绍卷积神经网络的流程。假设有一张图片,该图片可以用一个6*6的矩阵表示,如下所示图1 步长为1的卷积流程图 如上图所...
  • 卷积神经网络流程图 实现代码 import torch import torch.nn as nn #神经网络的层 import torch.utils.data as Data #批处理数据 import torchvision #包括数据库 import matplotlib.pyplot as plt from torch....
  • 最近这段时间刚好忙完学业作业,抽空来总结一下前段时间的工作。...下图是全卷积神经网络流程图。其中第一行是提取特征步骤,然后2X conv7和4X conv7分别表示对conv7的输出进行2倍和4倍上采样...
  • AlexNet--基于卷积神经网络的图像分类(经典网络)一、论文研究背景、成果及意义研究背景未来技术研究趋势论文整体框架神经网络处理分类问题流程网络结构及部分参数计算网络超参数及训练网络特点网络特点网络特点...
  • 图卷积神经网络图卷积神经网络入门笔记1CNN1.1CNN简单回顾2欧式数据网络到非欧数据的迁移2.1主要困难2.2目标1CNN功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的...
  • 卷积神经网络架构

    万次阅读 多人点赞 2018-11-20 17:14:48
    卷积神经网络(conv)架构 卷积神经网络在图像分类数据集上有非常突出的表现,...卷积神经网络图: 共同点: 中每一个节点都代表一个神经元,没相邻两层之间的节点都有边相;输入输出的流程基本一致。 不同...
  • 相信很多人都对之前大名鼎鼎的 Prisma 早有...就是发表于 2016 CVPR 一篇文章,“ Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks”算法的流程图主要如下:总得来说,就是利用一个训练好的卷积神经网络 V
  • 一、CNN原理卷积神经网络(CNN)主要是用于图像识别领域,它指的是一类网络,而不是某一种,其包含很多不同种结构的网络。不同的网络结构通常表现会不一样。从CNN的一些典型结构中,可以看到这些网络创造者非常有创造...
  • 机器学习14:Caffe实现卷积神经网络操作流程整理 (1)caffe的卷积神经网络操作总流程: 1)数据格式化处理:图片的打标和打包; 2)编写网络结构文件:.prototxt文件,定义模型的网络结构,如层数/各层的特征...
  • 深度学习 --- 卷积神经网络CNN(LeNet-5网络详解)

    万次阅读 多人点赞 2018-11-26 11:43:31
    卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈型的神经网络,其在大型图像处理方面有出色的表现,目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构,卷积神经网络需要的参数...
  • 利用DCGAN-生成对抗网络和CNN-卷积神经网络对图像进行训练和分类 总体流程步骤 一、图像处理部分 如下,分别是由SAR卫星获取的极化SAR图像及其标签 根据不同的颜色标签(红、绿、黄、白)可以将原分为四个...
  • tensorflow部分基础以及lenet5CNN实现图片分类模型简要介绍关于tensorflow的基础前向传播损失函数优化器执行训练代码总结卷积神经网络卷积池化lenet5的构成模型介绍模型结果总结 lenet5项目地址 关于tensorflow的...
  • 卷积神经网络之卷积

    2021-01-06 19:39:57
    本节课我们将会详细的介绍一下卷积神经网络的运算流程, 首先我们来看一下对于2d的图片数据它是怎么进行卷积运算的?比如说对于这里的image,我们把它起了个名字叫做image函数,他俩坐标是x和y坐标分别代表了这个x...
  • 该示例代码已与金泽理工大学合作使用卷积神经网络对图像分类进行了开发。 使用使用App Designer构建的原始可视化应用程序,学生可以在学习和体验实用技术的同时,可视化神经网络的训练过程,以使用自己的手写字母来...
  • 相信很多人都对之前大名鼎鼎的 Prisma 早有耳闻,Prisma 能够将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像,今天,我们将要介绍一下Prisma 这款软件背后的算法原理。...算法的流程图主要如下: 总得来说,就
  • 卷积神经网络的纹理合成 Tensorflow实现的论文-“使用卷积神经网络进行纹理合成” 在此笔记本中,我们将基于给定的纹理生成新的纹理。 输出将从刮擦噪声图像生成。 该过程的步骤如下。 同样,创建笔记本是为了便于...
  • 使用PyTorch编写卷积神经网络 使用Pytorh编写卷积神经网络,一般需要导入以下模块: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torchvision....
  • 卷积神经网络(3)卷积计算流程

    千次阅读 2019-03-19 13:42:54
    ,最左边蓝色的是输入的7*7*3的图片 我们设置一个3*3的filter w0,filter的深度要跟输入一致,都是3,故我们可以看到三个filter w0 将其在7*7*3的区域里滑动, 开始的时候滑动是在中R、G、B中圈起来的地方...

空空如也

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卷积神经网络流程图