基于p2irc/deepplantphenomics的DAG回归模型实现教程-优快云博客

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基于p2irc/deepplantphenomics的DAG回归模型实现教程

deepplantphenomics Deep learning for plant phenotyping. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepplantphenomics

项目背景与任务介绍

p2irc/deepplantphenomics是一个专注于植物表型分析的深度学习框架，本项目中的DAG(Days After Germination)回归任务旨在通过植物图像预测其发芽后的天数。这在植物生长监测和表型研究中具有重要意义，可以帮助研究人员量化植物生长速度，评估不同环境条件下的生长表现。

环境配置与模型初始化

首先需要导入必要的模块并初始化回归模型：

import deepplantphenomics as dpp

model = dpp.RegressionModel(debug=True, save_checkpoints=False, report_rate=20)

这里创建了一个回归模型实例，开启了调试模式(debug=True)，不保存检查点(save_checkpoints=False)，并设置每20个批次输出一次训练报告。

模型参数配置

输入设置

# 3通道彩色图像，1通道灰度图像
channels = 3

model.set_batch_size(16)
model.set_number_of_threads(8)
model.set_image_dimensions(128, 128, channels)
model.set_resize_images(True)

设置批量大小为16
使用8个线程进行数据处理
输入图像尺寸为128x128像素，3个颜色通道
启用图像自动调整大小功能

训练参数

model.set_num_regression_outputs(1)
model.set_test_split(0.2)
model.set_validation_split(0.0)
model.set_regularization_coefficient(0.001)
model.set_learning_rate(0.0001)
model.set_weight_initializer('normal')
model.set_maximum_training_epochs(1000)

输出1个回归值(发芽天数)
20%数据作为测试集
不使用验证集
L2正则化系数为0.001
学习率设为0.0001
权重使用正态分布初始化
最大训练轮数为1000

数据增强策略

为提高模型泛化能力，配置了多种数据增强方法：

model.set_augmentation_brightness_and_contrast(True)
model.set_augmentation_flip_horizontal(True)
model.set_augmentation_flip_vertical(True)
model.set_augmentation_crop(True, crop_ratio=0.8)

亮度与对比度调整
水平翻转
垂直翻转
随机裁剪(保留80%区域)

这些增强技术可以有效防止过拟合，特别是在植物图像数据有限的情况下。

数据加载

model.load_ippn_dataset_from_directory('./data/Ara2013-Canon', 'DAG')

从指定目录加载IPPN数据集中的Ara2013-Canon子集，并指定使用DAG(发芽后天数)作为回归目标。

网络架构设计

模型采用经典的卷积神经网络结构：

model.add_input_layer()

# 第一卷积层
model.add_convolutional_layer(filter_dimension=[3, 3, channels, 16], stride_length=1, activation_function='relu')
model.add_pooling_layer(kernel_size=3, stride_length=2)

# 第二卷积层
model.add_convolutional_layer(filter_dimension=[3, 3, 16, 64], stride_length=1, activation_function='relu')
model.add_pooling_layer(kernel_size=3, stride_length=2)

# 全连接层
model.add_fully_connected_layer(output_size=2048, activation_function='relu')

model.add_output_layer()

网络结构包含：