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基于类激活映射的可解释性方法在农作物检测识别中的发展现状与趋势

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深度学习模型被广泛应用于农作物检测和识别领域,其优势在于通过构建不同的功能感知层而优化模型,能够自动提取输入数据的特征,实现端到端地学习.但是该模型中未知的数据处理过程导致模型缺乏可解释性,成为阻碍深度学习应用的主要因素.为克服深度学习模型可解释性不足的缺陷,研究者提出了基于类激活映射的可解释性方法.概述了类激活映射算法Grad-CAM在农作物病害分类和检测、农作物虫害检测识别、农作物品种分类、目标农作物检测以及其他应用上的研究进展,说明了类激活映射算法具有能够可视化任意结构卷积神经网络的优点,分析了类激活映射算法存在解释精细度不高、梯度不稳定、缺乏评估标准以及应用背景单一的不足,提出了构建既具有高准确率又具有可解释性的模型、构建新型解释算法、建立可解释性算法统一的评估标准和保证可解释性算法正确性的发展趋势.
Development status and trends of interpretability methods based on class activation mapping in crop detection and recognition

deep learningconvolutional neural networksinterpretabilitycrop detection and identificationclass activation mapping algorithmGrad-CAM

郭文娟、冯全

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甘肃政法大学网络空间安全学院,甘肃兰州,730070

甘肃农业大学机电工程学院,甘肃兰州,730070

深度学习 卷积神经网络 可解释性 农作物检测识别 类激活映射算法 Grad-CAM

甘肃省青年科技项目甘肃省教育厅创新基金

21JR7RA5722022B-144

2023

10.12398/j.issn.2096-7217.2023.04.006

智能化农业装备学报(中英文)

智能化农业装备学报(中英文)

ISSN：
年,卷(期)：2023.4(4)
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