寧波材料所在線蟲(chóng)分類領(lǐng)域取得進(jìn)展
植物寄生線蟲(chóng)是一種常見(jiàn)低等動(dòng)物，分布很廣，能吸取植物體內(nèi)營(yíng)養(yǎng)，影響植物正常生長(zhǎng)，導(dǎo)致植物出現(xiàn)根瘤、根腐、漚根、枯萎黃化、果實(shí)長(zhǎng)不大等情況，嚴(yán)重危害植物健康以及農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量。因此，海關(guān)口岸需要對(duì)各種線蟲(chóng)進(jìn)行形態(tài)學(xué)鑒定，以防范外來(lái)植物病原線蟲(chóng)可能造成的環(huán)境受害風(fēng)險(xiǎn)，這對(duì)維護(hù)國(guó)門(mén)生物安全有著重要意義。
由于線蟲(chóng)大多在2毫米以下，形態(tài)相似，且肉眼不可見(jiàn)，因此，線蟲(chóng)鑒定工作對(duì)鑒定人員的專業(yè)背景知識(shí)和從業(yè)經(jīng)驗(yàn)有著極高的要求。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)興起后，線蟲(chóng)學(xué)家們通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的圖像鑒定手段耗時(shí)、耗材、費(fèi)力，鑒定結(jié)果與專業(yè)人員的知識(shí)儲(chǔ)備和技能經(jīng)驗(yàn)息息相關(guān)。而基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別方法，在識(shí)別效率和識(shí)別準(zhǔn)確率上都有強(qiáng)勁的表現(xiàn)，完全可以應(yīng)用到線蟲(chóng)鑒定工作中，作為一種額外的手段輔助從業(yè)者工作。在實(shí)際的鑒別過(guò)程中，線蟲(chóng)分類模型的訓(xùn)練樣本通常是在專業(yè)實(shí)驗(yàn)室由高質(zhì)量的顯微鏡采集并標(biāo)注。然而，海關(guān)監(jiān)測(cè)樣本可能來(lái)自不同品牌的顯微鏡，成像質(zhì)量也參差不齊，這會(huì)導(dǎo)致基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型的泛化能力不足，識(shí)別精度下降。
中國(guó)科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)團(tuán)隊(duì)在增強(qiáng)線蟲(chóng)分類模型泛化性上取得新進(jìn)展。該團(tuán)隊(duì)的碩士研究生朱屹在肖江劍研究員、莊佳衍高級(jí)工程師的指導(dǎo)下，通過(guò)結(jié)合深度度量學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練策略和風(fēng)格遷移技術(shù)幫助模型學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域不變的表征（Cross-domain Invarience），從而使模型在未見(jiàn)域（Unseen Domain）中也能精準(zhǔn)定位線蟲(chóng)的判別性特征。
利用該方法生成的新域樣本，可以顯著擴(kuò)展樣本空間。如用風(fēng)格遷移算法AdaIN變換后的新域樣本與源域樣本具有顏色不同，但圖像結(jié)構(gòu)相同的特點(diǎn)，使得該樣本對(duì)的結(jié)構(gòu)相似性高達(dá)99%，證明了樣本對(duì)中的梯度信息一致性。因此，使用深度度量學(xué)習(xí)策略來(lái)學(xué)習(xí)源域和新域之間的跨域不變表征，通過(guò)損失函數(shù)對(duì)樣本對(duì)的相似性進(jìn)行度量，實(shí)現(xiàn)了更好的分類決策邊界學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提高了模型的泛化性。
相關(guān)研究成果近期以“Domain Generalization in Nematode Classification”為題發(fā)表于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)交叉領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)期刊Computers and Electronics in Agriculture (doi.org/10.1016/j.compag.2023.107710）。
以上工作成果得到寧波市公益科技項(xiàng)目（NO.2021S024）、寧波科技發(fā)明項(xiàng)目（NO.2020Z019）、國(guó)家自然科學(xué)基金（NO.62005128）、海關(guān)總署科研項(xiàng)目（NO.2020HK161）、寧波市公益科技項(xiàng)目（NO.2021S024）、浙江省教育廳科研項(xiàng)目（NO.Y202147558）的支持。
圖1 基于風(fēng)格遷移的樣本增廣方法
圖2 基于深度度量學(xué)習(xí)的局部結(jié)構(gòu)不變性引導(dǎo)的領(lǐng)域泛化框架
?。ㄏ冗M(jìn)制造所 董嘉衍）