Fine-grained tomato disease recognition based on attention residual mechanism
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摘要:目的
解决温室环境下细粒度番茄病害识别方法不足问题。
方法以早、晚期5种番茄病害叶片为研究对象，提出一种基于注意力与残差思想相结合的新型卷积神经网络模型ARNet。通过引入多层注意力模块，层次化抽取病害分类信息，解决早期病害部位分散、特征难以提取难题；为避免网络训练出现退化现象，构建残差模块有效融合高低阶特征,同时引入数据扩充技术以防止模型过拟合。
结果对44 295张早、晚期病害叶片数据集进行模型训练与测试的结果表明，与VGG16等现有模型相比，ARNet具有更好的分类表现，其平均识别准确率达到88.2%，显著高于其他模型。ARNet对早期病害识别准确率明显优于晚期病害，验证了注意力机制在提取细微区域特征上的有效性，且在训练过程中未发生过度抖动的状况。
结论本文提出的模型具有较强鲁棒性和较高稳定性，在实际应用中可为细粒度番茄病害智能诊断提供参考。
Abstract:ObjectiveTo solve the insufficient identification of fine-grained tomato diseases in greenhouse.
MethodTaking tomato leaves with five early or late diseases as research objects, we proposed a new convolutional neural network model ARNet based on the combination of attention and residual thought. A multi-layered attention module was introduced to solve the problem of early disease location dispersion and the difficulty of feature extraction by extracting hierarchically disease classification information. In order to avoid the degradation of network training, we constructed a residual module to effectively integrate high- and low-order features. Meantime, we introduced the data expansion technology to prevent model over-fitting.
ResultModel training and testing results of early and late disease leaf datasets with 44 295 pictures showed that ARNet has better classification performance with an average recognition accuracy of 88.2%, which was significantly higher than those of other existing models. In addition, the identification accuracy of ARNet for early disease was significantly better than that for late disease, which verified the effectiveness of attention mechanism in extracting fine region features, and there was no excessive jitter during training process.
ConclusionThis model proposed in this paper has strong robustness and high stability, and can provide a reference for intelligent diagnosis of fine-grained tomato diseases in practical application.
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Keywords:
- fine-grained /
- attention mechanism /
- residual network /
- convolutional network /
- tomato leaf /
- disease recognition
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果实贮藏品质是指果实采收时具备的满足长时间贮藏的某些特性的总和.随着新鲜果品消费需求的增长，与营养品质、外观品质、安全品质等一样，贮藏品质成为选择耐贮品种的重要参考[1].龙眼Dimocarps longan是我国南方佳果，目前生产上主栽品种约17个[2]，多以产地鲜销为主，不耐贮运，品种间耐贮性差异也大，例如石硖、储良、蜀冠较耐贮藏，宴中龙眼、普明庵等贮藏能力较差[3].而果实成熟时具备的一些理化特性可能为其贮藏能力强弱奠定了基础，从而构成了果实贮藏品质.研究构成龙眼果实贮藏品质的理化指标评估体系，可以简便、快速和有效地评估果实贮藏能力.对于龙眼果实贮藏能力差异分析，一直以来都是从贮藏期间果实内外特性[4]和生理生化变化[5-7]以及分子机制的角度来研究[8-9]，而如何依据果实成熟品质和特性来预测果实的贮藏能力，大多停留在经验层面，缺乏系统、科学的研究与归纳.龙眼果实结构特殊，果皮易于褐变，果肉自溶腐烂，这已成为其贮藏过程中的两大衰老特征[10-11]，但果实成熟时的理化特性与果实褐变、自溶、失重等贮藏效果间的关系如何，至今鲜见相关报道.为了更好地了解龙眼果实贮藏特性，并为贮藏品质在选种、栽培、采收和贮运工作方面提供简便、有效的参考依据，本试验以30个龙眼品种为材料，从果实成熟品质和发育特性入手，运用多元统计方法，科学分析果实内外品质与贮藏期间褐变、失重、自溶等贮藏效果的关系，成功筛选出与之密切相关的成熟特性指标.建立综合评估不同品种龙眼果实贮藏能力差异的分析方法，构建贮藏品质预测模型，为今后龙眼果实贮藏品质的深入研究提供诸多新的研究方向和思路.
1. 材料与方法
1.1 材料
供试龙眼品种30个，即：蜀冠、后壁埔、泸早、古山2号、水眼、公妈本、石硖、立秋本、硬赤壳、后巷本、华路广眼、东壁、大乌圆、乌龙岭、白花木、沙梨肉、晚柴螺、顶园、罗伞木、普明庵、红核、泸丰、储良、鸡卵眼、水南1号、水涨、巨龙、九月乌、立冬本、松风本.于2011年7-9月，采自广东省农业科学院果树研究所龙眼种质资源圃，成熟度85% ~ 95%（依据各品种果实成熟时呈现的内外固有特征和可溶性固形物（TSS）含量来判断，不同品种会有所差异）.生长和结果期间，管理水平一致，近期引进品种已经连续结果3 ~ 4年以上，果实品种特征基本稳定.样品采收后立即运回实验室，并进行分析测定和贮藏试验.
1.2 方法
于果实采收当天，选择成熟度均匀一致，无病、虫、伤、褐的龙眼果实，以500 mg·kg-1的施保克溶液浸泡2 min，晾干，包装.常温（25 ± 1）℃贮藏的果实采用塑料小托盘装果，每盒20个果实，以专用0.01 mm厚的聚乙烯保鲜膜进行包装，共18盒；低温（4.0 ± 0.5）℃贮藏的果实则采用0.03 mm厚的聚乙烯袋包装，每袋30个果实，共18袋.
常温贮藏的果实每隔1 d，低温贮藏的果实10、20、27、34 d时分别观察和取样，每次用3盒或3袋.
1.2.1 贮藏效果指标
褐变指数：参照韩冬梅等[12]的方法，内果皮褐变指数= ∑（褐变级数×该级果数）/总果数.自溶指数：参照刘熙东[13]的方法，果肉自溶指数= ∑（自溶级数×该级果数）/总果数，由于常温果肉腐烂迅速，处理间差异较小，因此未观察自溶指数.质量损失率：常温下贮藏，每天称质量1次，质量损失率（简称质损率）=（贮前质量-贮后质量）/贮前质量× 100%.呼吸强度：参照季作梁等[14]的方法，用岛津GC-17A型气相色谱仪测定.
1.2.2 成熟特性指标
熟性：把各品种的熟性数量化，以广东省主栽品种石硖的采收日期为基准（早中熟），设为0，比之提前采收的品种以提前天数的负值表示，反之以延迟天数的正值表示.果实发育期：从雌花75%凋谢开始，直至果实成熟采收为止的发育时间（d）.
1.2.3 表观性状指标
表观性状表现为质量性状，包括果形、果色，外果皮龟状纹、放射纹、果粉，果肉不流汁、离核、化渣、质地、透明度、风味.通过肉眼观察和品尝得到感官定性描述，参考陈业渊等[15]方法，并根据品质评价方向对部分指标的赋值方向稍做修改，把各质量性状指标数量化：果形-1圆形，2近圆形，3椭圆形，4扁圆形，5其他；果色-1其他（灰白、青绿色等），2深褐，3红褐，4绿褐，5黄褐，6黄绿；放射线-1不明显，2较明显，3明显；果粉-1无，2稍有，3有；皮龟状纹-1不明显，2稍明显，3明显；质地-1爽脆，2软、韧，3其他；透明度-1不透明，2半透明，3透明；流汁-1流汁，2稍流汁，3不流汁；离核-1不离核，2稍离核，3离核；化渣-1不化渣，2稍化渣，3化渣；肉色-1淡白，2白蜡，3黄蜡；风味-1味淡，2清甜，3浓甜.
1.2.4 经济性状指标
经济性状表现为数量性状，包括单果质量、纵横径、果实厚度、果皮厚度、果肉厚度、可食率、皮厚率、肉厚率、果形指数、外果皮色度（L*值、a*值、b*值）.随机取果20个，分别用电子天平称取单果质量，用游标卡尺测量果实的纵横径、果实厚度、果皮厚度、果肉厚度，可食率=（整果质量-果皮质量-果核质量）/整果质量× 100%，皮厚率=果皮厚度/（横径/2）× 100%，肉厚率=果肉厚度/（横径/2）× 100%，果形指数=纵径/横径.色度值采用Minolta CR-300全自动色差计直接测定.
1.2.5 果实品质指标
果肉品质包括硬度、pH，可滴定酸（TA）、TSS、维生素C（VC）、可溶性蛋白、葡萄糖、果糖、蔗糖和白坚木皮醇含量；衍生指标包括单糖（果糖+葡萄糖）、总糖（果糖+葡萄糖+蔗糖）、单双糖比、单糖总糖比.使用美国INSTRON-5542型硬度测试机测定果肉硬度.TSS含量用ATAGO-32α数显折光仪直接测定，TA含量测定参照宁正祥[16]的方法，可溶性蛋白质含量测定参照Bradford[17]的方法.VC含量测定参照Kampfenkel等[18]的Fe3+还原法，略有改动，提取液分别为“果皮0.5 g +质量分数为6%的三氯乙酸溶液（TCA）5 mL”或“果汁1 mL +质量分数为6%的TCA 5 mL”，以分析纯VC（Sigma公司）作为标样制作标准曲线，计算样品的VC含量.
各糖组分含量的测定参照王静等[19]的方法，略有改动：果肉以少量超纯水反复提取2次，集中提取液定容至10 mL；果皮以体积分数为80%的乙醇提取，旋转蒸发后再以超纯水溶解.经C18小柱纯化，得到待测样品，最后使用德国Agilent 1200 HPLC高效液相色谱仪测定，该仪器配有RID示差检测器，色谱柱为Transgenomic Coregel 87 C，流动相为水，流速0.6 mL·min-1，柱温80 ℃，进样量10 μL.通过保留时间和峰面积的比较测定糖的种类和含量，用分析纯的葡萄糖、果糖和蔗糖（Sigma公司）作标样制定标准曲线.
白坚木皮醇含量测定参照王惠聪等[20]的方法，使用体积分数为90%的乙醇重复提取2次，合并上清液，经减压蒸干后加入纯水，过C18小柱后上机测定，使用Angilent 1200 HPLC测定，测定条件同糖组分.
1.2.6 果皮理化特性指标
果皮理化特性指标包括Vc、可溶性蛋白、葡萄糖、果糖、蔗糖、白坚木皮醇、类黄酮和总酚含量，以及果皮含水量和果皮电导率；衍生指标包括单糖（果糖+葡萄糖）、总糖（果糖+葡萄糖+蔗糖）、单双糖比、单糖总糖比.其中，果皮含水量使用水分测定仪MA150直接测定，果皮电导率参照朱广廉等[21]的方法，类黄酮和总酚含量参照张永丽[22]的方法，其他指标测定方法同果肉.
1.3 数据处理
运用SPSS19.0统计软件对所有测定指标进行相关分析[23].以30个龙眼品种为样本，以相关指标（41个测定指标，4个衍生指标）为变量，主要运用了双变量相关分析（Pearson方法）、因子分析、多元线性逐步回归和分层聚类进行统计分析，筛选得到能够预测果实贮藏能力的有效品质指标及其预测模型，其中因子分析运用具有Kaise标准化的正交旋转法.
2. 结果与分析
2.1 对不同品种果实贮藏性能的综合评价
不同品种龙眼果实在不同时期的贮藏效果差异，给品种间的贮藏能力比较带来了难度，因此以不同时期的贮藏效果指标为变量，运用因子分析对30个品种（样本）的贮藏效果进行综合评价，计算出的综合因子得分用Y表示（表 1）.
表 1 各贮藏效果指标因子分析结果及综合评分回归方程Table 1. Results of factor analyses of various storage indices and regression functions of a comprehensive evaluation scores
常温褐变综合评价以常温贮藏2、4、6、8 d时的4个褐变指数为变量（分别以常褐2、常褐4、常褐6、常褐8表示），因子分析后得到1个公因子F1，解释变量包含4个褐变指数，KMO（Kaiser-Meyer Olkin）检验值为0.682，初始特征值为2.950，累积方差贡献率为73.756%.依据回归方程Y常褐 = 0.737 56F1，计算出各品种的综合评分Y常褐，其中，系数为公因子贡献率，F1为各品种的公因子得分，由软件系统自动给出.
常温质损综合评价以常温贮藏1 ~ 7 d时的7个质损率为变量（以质损1 ~质损7表示），低温褐变综合评价以低温贮藏10、20、27、34 d时的4个褐变指数（低褐10、低褐20、低褐27、低褐34）为变量，低温自溶综合评价以低温贮藏20、27、34 d时的3个自溶指数（低溶20、低溶27、低溶34）为变量，分别进行因子分析后，计算出各品种贮藏效果的综合评分，分别表示为Y质损、Y低褐、Y低溶，具体见表 1.
各贮藏效果的综合评分与其对应的各时期贮藏效果指标的相关性分析（表 2）表明，除了质量损失综合评分与质损1关系不显著外，各贮藏效果综合评分与其各时期贮藏效果指标均为极显著相关，而且常温质损与褐变综合评分均与第4天的对应指标相关性最高，低温褐变综合评分与低褐20、低溶综合评分与低溶27的相关性最高，说明这些贮藏时期对品种差异来说意义最大.另外，值得注意的是，质损综合评分与常褐综合评分显著负相关，说明质损率低的品种，常温褐变水平可能较高；低褐综合评分与低溶综合评分极显著正相关，而低温贮藏综合评分（Y低褐、Y低溶）与常温贮藏综合评分（Y常褐、Y质损）之间均没有显著相关性.可见，各综合评分均能够充分体现不同品种贮藏能力的差异，可以作为进一步分析不同品种果实贮藏能力及筛选其评估品质要素的依据.
表 2 不同贮藏效果综合评分与各时期贮藏效果指标的相关系数1）Table 2. Correlation coefficients between the comprehensive evaluation scores and the indices of storage performance
2.2 各贮藏效果预测模型的构建
2.2.1 与常温褐变相关指标的筛选和预测模型的建立
将综合评分Y常褐与所有成熟品质及发育特性指标进行相关分析，结果显示，与之显著相关的指标有：L*值（相关系数r = - 0.391*）、a*值（r = 0.429*）、呼吸强度（r = - 0.377 *）、熟性（r = 0.581**）、果实发育期（r = 0.538**），其中，熟性和果实发育期极显著相关（r = 0.927 **）.
以Y常褐为因变量，以各相关指标为自变量，进行逐步回归分析，得到常温褐变预测模型，预测值以 y表示（表 3）：y常褐 = - 1.220 + 0.037x熟性 + 0.166xa*值，决定系数R2为0.484，模型P为0，虽然决定系数不太高，但因变量与自变量的线性关系极显著，该模型依然具有较好的参考作用.x熟性和xa*值与Y常褐的偏相关系数分别为0.606和0.470，其绝对值越大，作用越大.将两指标引入公式，得到理论上的y常褐，其与Y常褐的相关系数为0.696**（表 3）.说明熟性越晚、a*值越高（果色偏红褐色），常温褐变能力越强，而较高的L*值和呼吸强度则有助于降低常温褐变程度.
表 3 各贮藏效果综合评分与相关指标逐步回归分析结果Table 3. Comprehensive evaluation scores of storage performance and stepwise regression analyses of relevant indices
2.2.2 与常温质损率相关指标的筛选和预测模型的建立
与Y质损显著相关的指标有：果形指数（相关系数r = 0.372*）、风味（r = - 0.678**）、单果质量（r = 0.505 **）、纵径（r = 0.555 **）、果厚（r = 0.496**）、TSS（r = - 0.777 **）、果肉蔗糖（r = - 0.400*）、果肉总糖（r = - 0.508**）、果肉VC（r = - 0.375*）、TA（r = - 0.372*）、可食率（r = 0.391*），共12个.得到回归模型：y质损 = 5.004 - 0.252xTSS，决定系数R2为0.603，模型P为0.000，xTSS与Y质损的偏相关系数为- 0.777（表 3）.将TSS代入公式计算出y质损，其与Y质损相关系数为0.777**（表 3）.另外可以选择相关性较高的风味、单果质量、果肉总糖作为参考，风味偏浓、果实偏小或者总糖含量高的，质损率可能偏低，但这类品种的常温褐变水平可能较高.
2.2.3 与低温褐变相关指标的筛选及预测模型的建立
与Y低褐显著相关的指标有：皮龟状纹（相关系数r = - 0.478**）、风味（r = - 0.389*）、果皮含水量（r = 0.378*）、果皮葡萄糖（r = 0.392*）、果肉总糖（r = - 0.448*）、果肉蔗糖（r = - 0.416*）、果皮单双糖比（r = 0.408*）、TSS（r = - 0.421*）.得到回归模型：y低褐 = 2.502 - 0.356x皮龟状纹 - 0.010x果肉总糖，R2为0.382，P为0.002，x皮龟状纹、x果肉总糖与Y低褐的偏相关系数分别为- 0.477、- 0.446（表 3）.计算出y低褐，其与Y低褐相关系数为0.618**（表 3）.另外，果皮单双糖比、TSS可以作为参考指标，果皮单双糖比较高和TSS含量较低的品种，其低温褐变指数可能偏高.
2.2.4 与低温自溶相关指标的筛选及预测模型的建立
与Y低溶显著相关的指标有：果皮放射纹（相关系数r = 0.380*）、风味（r = - 0.511**）、果皮含水量（r = 0.389*）、纵径（r = 0.362*）、TSS（r = - 0.488**）、果肉总糖（r = - 0.455 *）、果肉蔗糖（r = - 0.460*）.得到预测模型：y自溶 = 1.013 - 0.533x风味，R2为0.261，P为0.004，根据公式计算y低溶，其与Y低溶相关系数为0.511**，极显著相关（表 3）.根据其他指标与Y低溶的相关系数，选择相关性较高的TSS作为参考指标，TSS含量越高，自溶指数则较低.另外，果肉蔗糖或果肉总糖含量可以作为参考指标，低糖品种，易于自溶.
2.3 30个品种龙眼果实贮藏性能分类
2.3.1 常温贮藏性能分类结果
以Y质损与Y常褐为变量，运用SPSS19.0分层聚类的方法，将30个品种聚成4类（表 4）.
表 4 30个龙眼品种贮藏性能的分层聚类结果和有效预测指标数据Table 4. Hierarchical cluster results of storability of 30 varieties longan and data of corresponding effective predictive indices
类别1：包括华路广眼、蜀冠、硬赤壳、后壁埔、古山二号、水涨和水眼，共7个品种.褐变评分中等偏低（- 1.62 ~ - 0.19），质损评分偏高（0.44 ~ 1.22），熟性多为早中熟（- 6 ~ 5），a*值中等偏低（1.74 ~ 4.67），TSS含量大多中等偏低（ w为15.92% ~ 20.72%）.虽然质损率偏高，但褐变程度低，定义为贮藏能力较强的一类.
类别2：包括后巷本、泸丰、泸早、白花木、立秋本、立冬本、乌龙岭、红核、松风本、储良、沙梨肉和晚柴螺，共12个品种.褐变评分大多中等偏高（- 0.17 ~ 1.03），质损评分低（- 1.39 ~ - 0.46），a*值大多中等偏高（2.49 ~ 7.74），熟性多偏中晚熟（0 ~ 33），TSS含量大多偏高（w为19.73% ~ 24.76%）.虽然质损评分较低，但大多褐变水平较高，因此定义为贮藏能力较差的一类.
类别3：包括公妈本和石硖2个品种.质损评分中等（0.02和- 0.25），褐变评分低（- 1.25和- 0.97），TSS含量中等偏高（w为19.30%和22.93%），早中熟，能够保持较好的内外品质，定义为贮藏能力强的一类.
类别4：包括水南1号、顶圆、巨龙、东壁、九月乌、大乌圆、鸡卵眼、普明庵和罗伞木，共9个品种.除罗伞木和普明庵偏高外，褐变评分中等（0.06 ~ 0.66）；质损评分中等（- 0.16 ~ 0.88），a*值大多偏高（4.82 ~ 8.06），熟性中等偏晚熟（7 ~ 25），TSS含量中等偏低（ w为16.19% ~ 20.68%）.质量损失率和褐变评分均处于中等水平，定义为贮藏能力中等一类.其中罗伞木和普明庵比较特殊，虽然在所有品种中褐变最严重，但质损评分中等，因此被分在第4类.
2.3.2 低温贮藏性能分类结果
以Y低褐与Y低溶为变量，将30个品种聚成4类（表 4）.
类别1：包括蜀冠、后壁埔、泸早、古山2号、公妈本、石硖、后巷本、华路广眼、乌龙岭、白花木、沙梨肉、顶圆、储良、鸡卵眼、立冬本和松风本，共16个品种.自溶评分（- 0.77 ~ 0.02）和褐变评分（- 1.33 ~ 0.21）中等偏低，果皮龟状纹大多明显或较明显，果肉总糖大多中等偏高（141.88 ~ 209.84 mg·g-1），风味清甜到浓甜，定义为贮藏性强的一类.
类别2：包括水眼、立秋本、硬赤壳、大乌圆、晚柴螺、罗伞木、普明庵、红核、泸丰、水南1号、巨龙和九月乌，共12个品种.自溶评分（- 0.18 ~ 0.95）和褐变评分（- 0.27 ~ 0.88）中等偏高，果肉总糖大多中等偏低（97.54 ~ 184.39 mg·g-1），果皮龟状纹明显程度不一，风味大多淡甜到清甜.其中，红核、泸丰虽然果肉总糖较高（218.46、219.31 mg·g-1），风味浓甜，但果皮龟状纹不太明显，褐变指数较高，因此被分在贮藏能力中等一类.
类别3：只有东壁1个品种，褐变评分最高（1.82），自溶评分次高（1.23），因此定义为贮藏能力差的一类，其特征是较早熟，TSS含量中等，总糖含量低，果皮龟状纹不明显，清甜.
类别4：只有水涨1个品种，自溶评分最高（2.24），褐变评分次高（1.22），也定义为贮藏能力差的一类，其特征是较迟熟，TSS和总糖含量均较低，果皮龟状纹不明显，淡甜.
3. 讨论与结论
3.1 不同贮藏温度下龙眼果实贮藏性能综合评价
作为一种重要的多元变量统计分析方法，因子分析在简化指标和综合评价中发挥了重要作用，并在实际生产和科学研究中得到广泛应用.例如在枣[24]、柑橘[25]、枸杞[26]、苹果汁[27]等品质评估方面都起到了有效降维、筛选解释指标和综合评价的作用.
本研究中，在不同贮温、不同贮藏时期，果实的贮藏表现均不同，如何综合评估品种之间的贮藏能力差异，存在一定难度，因为无论以其中某个或某几个差异显著的阶段作为比较依据，都显得不够全面.运用多元统计法，对各时期的贮藏效果指标进行因子分析，以各公因子的方差贡献率为权重，依据综合评分回归方程计算出各贮藏效果的综合因子，即：Y质损、Y常褐、Y低褐和Y低溶，从而综合体现了各品种在不同时期的贮藏效果差异，具有较好的代表性，而且它们与对应指标之间的相关性越强，评价结果越可靠.
3.2 龙眼果实贮藏品质指标的筛选和预测模型的建立
通过建立多元线性回归方程，可以对未知样本的功能特性进行预测，达到评估未知样本的目的.运用该方法，本研究一共得到了4个贮藏效果评价的预测模型，筛选出形成不同贮藏能力的品质指标，对于本研究的30个品种而言，通过模型计算的预测值与实际评估值之间关系极显著，具有较好的一致性.另外，有效品质指标仅占所有相关指标中的很少一部分，其他指标虽然与各自的贮藏效果综合评分具有显著或极显著的相关性，但与后者的线性显著性较低，仍然不能够作为有效指标被纳入预测模型，但可以为实际评估起到辅助参考作用.
因为本文只是从果实采收时的成熟品质与不同贮藏效果之间的关系开展研究，以满足生产中简便评估的需要，而影响果实耐贮性的因素还包括很多其他方面，如果实结构、矿质营养水平、关键蛋白酶的含量、衰老代谢相关底物与产物的积累水平等，在后续研究中可以将这些因素逐一收纳进来，以期得到变量解释程度更高、预测更准确的数学模型.
3.3 30个品种龙眼果实的贮藏性能分类
由于常温和低温贮藏效果指标之间没有显著相关性，因此对30个品种在2种温度下的贮藏能力评价分开进行，部分品种在2种温度下表现出贮藏性能的差异.需要说明的是，在30个品种中，不少品种原产地属于其他省份，引种至广州后，由于地域和气候差异，可能导致不同于原产地的贮藏特性，但不影响发生变化后的成熟品质与贮藏性关系分析的结果，因为果实的贮藏能力取决于采收时所具备的内外性质特征，同一个品种、同一个果园、同一棵树上不同部位，以及同一棵树在不同年份所采收的果实，因为成熟品质的差异，都会带来贮藏效果的差异.本研究着重解决的问题是筛选出能够衡量果实贮藏能力的成熟品质，该品质可能因气候、地理、成熟度等因素而发生变化，但其与贮藏性的关系基本不变，从而为贮藏性能评价提供较为可靠的参考依据.
3.4 结论
本研究在龙眼果实成熟品质理化指标分析的基础上，分别建立了适合评价龙眼果实在常温和低温条件下贮藏性能的预测模型，并筛选出相应的有效评价指标，鉴定其作用大小.龙眼常温贮藏品质理化指标包括熟性、外果皮a*值和可溶性固形物（TSS）含量，低温贮藏品质理化指标包括果皮龟状纹、果肉总糖和风味.今后在对不同品种、不同果园、不同树势等来源的果实进行贮藏性能评估时，可以通过测定或分析以上的有效指标，进行简便评估，对品种的生产推广或者果实的远销贮运具有参考作用.
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图 2 RCB模块引入前后对照操作
Figure 2. The control operations before and after introduction of RCB module
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图 3 番茄病害初始数据集分布
1：早期白粉病；2：晚期白粉病；3：早期早疫病；4：晚期早疫病；5：早期叶霉病；6：晚期叶霉病；7：早期斑枯病；8：晚期斑枯病；9：早期黄化曲叶病；10：晚期黄化曲叶病
Figure 3. The distribution of initial dataset for tomato disease
1: Early powdery mildew; 2: Later powdery mildew; 3: Early early blight; 4: Later early blight; 5: Early leaf frost disease; 6: Later leaf frost disease; 7: Early spot blight; 8: Later spot blight; 9: Early yellow flower curly leaf disease; 10: Later yellow flower curly leaf disease
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图 5 各层最后ACB模块热力图输出
Figure 5. The thermodynamic diagram output of final ACB module at each layer
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图 6 不同模型迭代过程中验证集准确率与损失函数变化
Figure 6. The changes of verification set accuracy and loss function in the iterative process of different models
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图 7 3种模型测试集混淆矩阵
行号1~10分别表示早期白粉病、晚期白粉病、早期早疫病、晚期早疫病、早期叶霜病、晚期叶霜病、早期斑枯病、晚期斑枯病、早期黄化曲叶病以及晚期黄化曲叶病，列号1~10类别与其对应对应编号的行号类别一致
Figure 7. The confusion matrixes of test sets of three models
Line numbers 1 to 10 indicate early powdery mildew, later powdery mildew, early early blight, later early blight, early leaf frost disease, later leaf frost disease, early spot blight, later spot blight, early yellow flower curl leaf disease, and in the case of later yellow flower curl leaf disease, the column numbers 1 to 10 are consistent with the row number category corresponding to the corresponding number
表 1 不同模型对番茄病害的分类准确率1)
Table 1 Classification accuracy of tomato diseases by different models
病害 Disease 时期 Stage VGG16 InceptionV3 Xception MobileNetV2 ResNet34 ARNet 白粉病 Powdery mildew 早期 Early 0.176 0.191 0.197 0.521 0.521 0.638 晚期 Late $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.996}}$ 0.978 0.972 0.939 0.967 0.967 早疫病 Early blight 早期 Early 0.647 0.571 0.541 0.797 0.872 $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.940}}$ 晚期 Late $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.909}}$ 0.683 0.706 0.794 0.833 0.865 叶霜病 Leaf frost disease 早期 Early 0.734 0.814 0.824 0.830 $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.920}}$ $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.920}}$ 晚期 Late 0.773 0.432 0.492 0.589 0.627 $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.843}}$ 斑枯病 Spot blight 早期 Early 0.573 0.300 0.496 0.712 0.838 $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.888}}$ 晚期 Late 0.938 0.913 0.825 0.877 0.931 $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.948}}$ 黄化曲叶病
Yellow flower Curly leaf disease早期 Early 0.715 0.693 0.713 $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.830}}$ $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.830}}$ 0.826 晚期 Late $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.911}}$ 0.868 0.855 0.804 0.856 0.887 平均值 Average 0.817 0.753 0.758 0.807 0.850 $ \setlength{\fboxsep}{0.1cm} \fbox{\bf {0.882}}$ 1)加框数据表示对应列模型在对应行病害中的最佳准确率
1)Framed data indicated the best accuracy of corresponding column model in the corresponding row disease
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