融合Swin Transformer的Unet在作物雜草識别中的應用
随着農業機械化的發展，圖像分析技術在農業領域的應用越來越廣泛，其中作物中雜草的自動識别與管理是非常關鍵的環節。傳統的人工除草效率低下，無法滿足大面積機械化作業的需求。
基于圖像處理與計算機視覺的智能除草系統為實作對作物田間雜草的準确識别與精準除草提供了可能。在玉米等經濟作物的生産過程中，不同種類的雜草會與作物混生，嚴重影響作物的生長。及時識别和除去這些雜草對提高作物産量至關重要。
針對玉米田雜草識别任務，國内外研究者提出了各種圖像分析方法。早期普遍基于手工特征工程，結合分類器對雜草進行識别。但這類方法對不同種類雜草的區分效果較差。随着深度學習的發展，基于卷積神經網絡的雜草識别技術逐漸成為主流。
這類方法可以端到端地學習特征表達式，對雜草的細緻區分取得了很大進步。語義分割技術是圖像中的像素級識别與了解的重要手段之一。在雜草識别任務中，語義分割模型可以輸出雜草的精确邊界，為後續的除草操作提供支援。
Unet作為一種典型的編碼-解碼結構的全卷積網絡，廣泛應用于醫學圖像、遙感圖像等領域的語義分割任務。但Unet存在上下文模組化能力較弱的問題，對局部細節的學習不足。近年來的研究開始嘗試在Unet模型中內建變壓器子產品，以增強其對全局上下文的模組化能力。
實驗方法：
收集了包含玉米田RGB圖像及對應的雜草分割标注圖像的資料集。圖像分辨率為256x256像素。資料集包含3種常見玉米田雜草:馬唐、雀稗以及肋果苘。
收集的圖像兼具不同的光照條件、遮擋情況以及雜草種類分布。該資料集對模型的訓練和測試具有代表性。資料的收集為建構高效的玉米田雜草識别模型奠定了基礎。
相比普通的Unet，本文提出的Swin-Unet模型通過引入Swin Transformer子產品，增強了對全局上下文資訊的模組化能力。
Unet采用編碼-解碼的網絡結構，編碼過程中資訊損失嚴重，導緻其對全局上下文關系的學習不足。為解決這一問題，Swin-Unet在編碼階段引入了Swin變壓器子產品。
每個Swin 變壓器子產品通過計算局部視窗内的自注意力權重，既融合了局部資訊，也整合了一定範圍的全局依賴關系。
此外，Swin Transformer以階層化的方式組織，可以學習和融合不同尺度下的特征表示。這種多尺度的模組化方式強化了模型對全局場景的感覺。
在解碼過程中，Swin-Unet保留了Unet的上采樣和跳聯連接配接結構。逐漸上采樣可以恢複空間分辨率，同時頂層的語義資訊也向底層傳遞，有助精細化分割。
跳聯連接配接直接傳遞編碼特征，進一步加強了局部資訊的利用。這樣，Swin-Unet兼具了全局性和局部精細化的模組化視角，對圖像的語義了解更為全面和細緻。
相比單一的全卷積網絡，Swin-Unet的語義分割性能得到顯著提升。是以，這種網絡結構設計為高效準确的農業圖像分析與智能除草系統提供了有力支援。
Swin Transformer通過計算局部視窗内的自注意力，既考量了局部資訊，也整合了全局上下文。此外，Swin子產品以分層方式組織特征，形成多尺度的特征表示。
這進一步提升了模型對場景的感覺能力。在解碼階段，Swin-Unet保留了Unet的上采樣和跳連操作，兼顧了全局和局部的資訊表達。最後，采用DropBlock正則化技術增強了模型的泛化能力，有效抑制了過拟合問題。
在實驗中，這種改進的Swin-Unet結構相比原始Unet，在雜草識别與語義分割任務上取得了顯著提升。
驗證結果表明，該模型可以準确識别圖像中的不同雜草位置，為智能除草系統提供關鍵的視覺分析子產品
結論：
本文研究了基于深度學習的玉米田雜草自動識别與分割方法。針對圖像語義分割領域的發展現狀，文章提出了一種改進的Swin-Unet網絡結構。該模型在編碼器部分引入了Swin transformer塊，增強了對全局上下文的模組化能力。
同時，解碼器部分保留了Unet的多尺度特征融合結構，提高了對局部細節的學習。相比于原始的Unet，改進的Swin-Unet提取了更豐富的特征表示，對不同種類雜草的區分效果更好。為了進一步提升模型的魯棒性，文章采用了DropBlock正則化技術。
DropBlock通過框定一定形狀的特征區域進行dropout，強化了模型對局部特征的學習同時也提高了模型的泛化性。此外，文章建構了一個包含玉米田常見雜草的圖像資料集，為模型的訓練和評估提供了支援。
通過在該資料集上訓練改進的Swin-Unet模型，并與其他網絡結構進行比較，驗證了所提出方法的有效性。優化後的Swin-Unet模型取得了更高的平均交并比名額，展現出了識别玉米田中雜草的強大能力。該技術為智能除草機器人等農業裝備的視覺系統提供了有力的技術手段。
