Nuvarande metoder för korrekt identifiering, klassificering och kvantifiering av biotiska och abiotiska påfrestningar i gröda forskning och produktion är främst visuella och kräver specialiserad utbildning. Sådana tekniker hindras dock av subjektivitet till följd av kognitiv variation mellan och intrarater. Detta leder till felaktiga beslut och ett betydande resursslöseri. Här visar vi en maskininlärning ram förmåga att identifiera och klassificera en varierande uppsättning av bladpåfrestningar i sojaböna [Glycine max (L.) Merr.] med anmärkningsvärd exakthet. Vi presenterar också en förklaringsmekanism, med hjälp av top-K hög-upplösning funktionskartor som isolerar de visuella symptom som används för att göra förutsägelser. Denna oövervakade identifiering av visuella symtom ger ett kvantitativt mått på stressens svårighetsgrad, vilket möjliggör identifiering (typ av bladstress), klassificering (låg, medium eller hög stress), och kvantifiering (stresss svårighetsgrad) i en enda ram utan detaljerade symtom annotering av experter. Vi identifierade och klassificerade på ett tillförlitligt sätt flera biotiska (bakterie- och svampsjukdomar) och abiotiska (kemiska skador och näringsbrist) påfrestningar genom att lära av över 25 000 bilder. Den lärda modellen är robust för att ge bilder perturbationer, vilket visar genomförbarhet för hög genomströmning. Vi lade också märke till att den lärda modellen verkar vara agnostisk för arter, vilket till synes visar en förmåga att överföra lärande. Tillgången till en förklarande modell som konsekvent, snabbt och korrekt kan identifiera och kvantifiera bladpåfrestningar skulle få betydande konsekvenser för vetenskaplig forskning, växtförädling och växtproduktion. Den utbildade modellen skulle kunna användas i mobila plattformar (t.ex. obemannade luftfarkoster och automatiserade markscouter) för snabb, storskalig scouting eller som en mobil applikation för realtidsdetektering av stress hos jordbrukare och forskare. växt stress fenotypning  med maskininlärning, förklarande djupinlärning, lösning av rater variabilitys, precisionsjordbruk C onventional växt stressidentifiering och klassificering har alltid förlitat sig på mänskliga experter som identifierar visuella symtom som ett sätt att kategorisera (1). Denna process är visserligen subjektiv och felbenägen. Datorseende och maskininlärning har förmågan att lösa detta problem och möjliggör korrekt, skalbar high-throughput fenotyping. Bland maskininlärning metoder, djupt lärande har vuxit fram som en av de mest effektiva tekniker inom olika områden av modern vetenskap, såsom medicinsk avbildning tillämpningar, som har uppnått dermatolog nivå klassificeringsaccuracies för hudcancer (2), i modellering neurala svar och befolkning i visuella kortikala områden i hjärnan (3), och i att förutsäga sekvens särdrag av DNA-och RNA-bindande proteiner (4). På liknande sätt har djupinlärningsbaserade tekniker gjort transformativa demonstrationer av att utföra komplexa kognitiva uppgifter som att uppnå mänsklig nivå eller bättre noggrannhet för att spela Atari spel (5) och även slå en mänsklig expert i spelet Go (6). I detta dokument bygger vi en djupinlärningsmodell som är exceptionellt exakt när det gäller att identifiera en stor klass av sojabönspåfrestningar från röda, gröna, blå (RGB) bilder av sojabönsblad (se bild. 1 )............................................................................................................... Denna typ av modell fungerar dock vanligtvis som en svart-box prediktor och kräver ett hopp om att tro sina förutsägelser. Däremot ger visuell symptombaserad manuell identifiering en förklaringsmekanism [t.ex. synliga kloros och nekros är symptomatiska för järnbristkloros (IDC)] för stressidentifiering. Bristen på "förklarabarhet" är endemisk för de flesta svart-box modeller och utgör en stor flaskhals för deras utbredda acceptans (7). Här försökte vi "titta under huven" på den utbildade modellen för att förklara varje beslut om identifiering och klassificering som fattades. Vi gör det genom att dra ut de visuella signaler eller funktioner som är ansvariga för ett visst beslut. Dessa funktioner är topp-K hög-upplösning funktionskartor lärt av modellen baserat på deras lokala aktiveringsnivåer. Dessa funktioner-som lärs på ett oövervakat sätt- jämförs sedan och korreleras med mänskliga-identifierade symtom på varje stress, vilket ger en inre titt på hur modellen gör sina förutsägelser. Leaf Sample Collection och Data Generation. Vi började med insamlingen av bilder av stressade och friska sojabönsbroschyrer i fält. De märkta uppgifterna samlades in efter ett rigoröst bildprotokoll med hjälp av en standardkamera (se SI-bilagan, avsnitten 1 och 2 för närmare information). Över 25,000 Plant stress identifiering baserad på visuella symtom har huvudsakligen förblivit en manuell övning utförs av utbildade patologer, främst på grund av förekomsten av förbryllande symtom. Men den manuella klassificeringsprocessen är tråkig, tidskrävande och lider av inter- och intrarater variabilitet. Vårt arbete löser sådana problem genom konceptet att förklara djup maskininlärning för att automatisera processen för identifiering av växtstress, klassificering och kvantifiering. Vi konstruerar en mycket exakt modell som inte bara kan leverera utbildad patologisk nivå prestanda utan också förklara vilka visuella symptom som används för att göra förutsägelser. Vi visar att vår metod är tillämplig på en stor variation av biotiska och abiotiska påfrestningar och är överförbar till andra bildförhållanden och växter.
Nyligen, REF föreslog en förklarande djup maskin vision ram för växt stress fenotypning genom att välja top-K högupplösta funktionskartor.
An explainable deep machine vision framework for plant stress phenotyping
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}