人工智能与农业：深度学习在植物病理最新趋势

今天介绍一篇由Zafar Salman等人于2023年8月在Frontiers in Plant Science (Q1, IF = 5.6)上发表的一篇题为“Crop-saving with AI: latest trends in deep learning techniques for plant pathology”文章。本文通过探讨植物病理学深度学习技术的最新趋势，全面概述了精准农业的主要方法及其相关挑战和潜在改进，为进一步发展精准农业实践，加强作物健康管理提供了重要参考。

植物病害对农业生产和食品供应链构成了重大威胁，因为植物会接触到潜在的破坏性病原体，从而影响相关人员的生命安全。深度学习已被应用于物体检测、自动驾驶汽车、欺诈检测等一系列领域。一些研究人员已经尝试在精准农业中应用深度学习技术。然而，他们所选择的疾病检测和识别方法各有利弊。在本调查中，作者尝试捕捉基于机器学习的疾病检测方面的重大进展。作者讨论了流行的数据集和已采用的技术，并重点介绍了用于植物病害检测的新兴方法。通过探讨这些进展，作者旨在全面概述精准农业的主要方法及其相关挑战和潜在改进。本文深入探讨了与实施相关的挑战，并简要讨论了未来趋势。总之，本文鸟瞰了植物病害数据集、深度学习技术、其准确性以及与之相关的挑战。作者的见解将成为该领域研究人员和从业人员的宝贵资源。作者希望这项调查能为未来的研究工作提供信息和启发，最终改进精准农业实践，加强作物健康管理。

1、 全面调查用于植物病害鉴定的重要数据集，并讨论了其局限性

2、 深入讨论了植物病害检测中采用的传统方法和前沿技术。

3、 建议未来的研究方向优先考虑探索和整合基于变压器的模型，以进一步加强植物病害检测领域。

4、 主张整合基于变压器的模型，以此来应对收集具有准确注释的大型数据集所带来的挑战。

图1计算机视觉、深度学习技术和农业挑战之间的相互作用和研究前景

图2 植物村数据集中类别分布的可视化表示

图3 展示 Digipathos 数据集中 Diplodia 疾病实例的样本图像

图4. 手工创建特征框架

图5 图像分割技术的可视化描述：大津阈值法、背景提取法和前景/物体提取法

图6 更快的 R-CNN 物体检测管道概览。

图7 ResNet 残差块的比较：(A) 未进行 1x1 卷积的残差块，(B) 进行 1x1 卷积的残差块

图8 直接的全卷积网络（FCN）用于精确图像分割的功能说明

深度学习方法已在精准农业和自动病害检测方面展现出巨大潜力。本文广泛回顾了几个专为植物病理学深度学习设计的著名数据库，分析了它们的成果和局限性。此外，还深入讨论了植物病害检测中采用的传统方法和前沿技术。通过研究深度学习模型的局限性，发现了一个耐人寻味的趋势——当这些模型在不同环境之间转移时，其准确性会下降。根据我们的分析，我们坚定地得出结论：亟需一个简明的数据集来提高深度学习算法的性能和准确性。除了解决与数据集相关的挑战外，值得强调的是在未来的研究工作中纳入基于变压器的模型的意义。根据我们的调查结果，由于变压器能够捕捉错综复杂的细节，因此使用变压器一直以来都取得了令人印象深刻的成果。此外，它们的少量学习能力为缓解与获取准确注释的大型数据集相关的问题提供了潜在的解决方案。因此，我们强烈建议未来的研究方向优先考虑探索和整合基于变压器的模型，以进一步加强植物病害检测领域。此外，我们还主张整合基于变压器的模型，以此来应对收集具有准确注释的大型数据集所带来的挑战。通过采纳这些建议，研究人员可以推动该领域的发展，为现实世界中的植物病害检测提供更高效、更可靠的解决方案。