基于vision transformer的农业遥感图像作物种类识别

### Vision Transformer用于农业遥感图像中作物种类识别 Vision Transformer（ViT）作为一种强大的深度学习模型，在处理高分辨率遥感图像方面展现出了卓越的能力。对于农业遥感图像中的作物种类识别任务，可以采用预训练的ViT模型并针对特定数据集进行微调。 #### 数据准备 为了有效训练模型，需收集大量标注好的农业遥感图像作为输入数据源。这些图片应覆盖不同季节、天气状况以及多种类型的农作物生长情况。此外，还需确保标签准确无误以便于后续监督学习过程[^3]。 #### 预处理阶段 在正式进入网络之前，原始获取到的遥感影像通常要经过一系列变换操作来提升最终效果： - **裁剪与缩放**：调整每张图大小至统一尺寸； - **增强技术**：随机翻转、旋转等手段扩充样本数量； - **标准化处理**：使像素值分布更加集中稳定； ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # Resize images to fit ViT input size transforms.ToTensor(), # Convert PIL Image or numpy.ndarray into tensor transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # Normalize image tensors with mean and standard deviation ]) ``` #### 架构搭建 构建基于PyTorch框架下的ViT模型实例，并加载官方提供的ImageNet权重初始化参数。考虑到实际应用场景可能存在的差异性，建议先冻结部分层后再逐步解冻参与反向传播更新权值。 ```python import torch.nn as nn from vit_pytorch import ViT model = ViT( image_size=224, patch_size=16, num_classes=1000, # Number of crop types you want to classify dim=768, depth=12, heads=12, mlp_dim=3072, ) # Load pretrained weights from a checkpoint file checkpoint = 'path/to/pretrained/vit.pth' state_dict = torch.load(checkpoint) model.load_state_dict(state_dict['model']) ``` #### 微调策略 由于预先训练过的大型通用视觉表示往往已经包含了丰富的特征信息，因此只需对最后几层全连接神经元重新定义即可适应新的分类子空间需求。同时设置较小的学习率有助于保持原有知识结构不变而仅关注当前目标任务特性。 ```python for param in model.parameters(): param.requires_grad = False classifier_head = nn.Sequential( nn.Linear(768, 256), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(256, num_crop_types), # Replace `num_crop_types` by the actual number of classes ).cuda() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(classifier_head.parameters(), lr=1e-4) ``` #### 训练流程 按照常规方式迭代整个批次完成一轮次遍历之后计算损失函数梯度下降直至收敛停止。期间可定期保存最优版本防止过拟合现象发生影响泛化性能评估指标。 ```python epochs = 50 best_accuracy = 0. for epoch in range(epochs): running_loss = 0. for inputs, labels in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = classifier_head(model(inputs)) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) accuracy = evaluate_model(dataloader_val) if accuracy > best_accuracy: save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1, 'arch': arch, 'state_dict': model.state_dict(), 'best_prec1': top1.avg, 'optimizer' : optimizer.state_dict(), }, is_best=True) ```