MobileNet-v3網絡在中草藥查詢鑒別系統設計與應用

中南民族大學計算機科學學院 龍文漢 藍佳寧 張東偉

隨著中醫技術的不斷發揚與傳承，中草藥作為我國的重要醫藥材料，中草藥領域的發展應用一直受到專家學者的重視。目前隨著深度學習技術的快速發展，將該技術結合各種實際場景，用來解決現實生活中的問題成為當前的一種趨勢。因此，本系統利用深度學習技術，將人工智能技術與民族中草藥進行結合，采用最新的圖像識別算法模型，開發設計一款基于圖像識別的中草藥查詢鑒別系統，解決目前民族中草藥領域識別分類方面存在的問題，并將其應用于實際生活。

1 系統設計

1.1 功能組件

中草藥查詢鑒別系統將圍繞中草藥識別模型展開設計開發，通過移動設備傳入相關的中草藥圖像，并搭載在服務器上的識別模型進行識別，并且將相關的中草藥信息返回于移動設備進行展示。該系統主要功能如下：

（1）首頁展示：首頁展示界面應簡潔大方，主要設置文字搜索查詢、拍照識別查詢、歷史識別查詢三種功能入口。文字搜索查詢：可以輸入待查詢中草藥的名稱、學名、別名等，同時支持模糊查詢；上傳圖像的識別查詢：用戶可于移動設備上通過使用攝像頭進行拍照上傳待識別的圖片，或者直接從已經存在于相冊中的待識別圖片進行上傳照片并且通過服務端的網絡模型進行識別。同時，待識別的照片可以是自然情況下的中草藥植物狀態照片，也可以是已經處理過后的草藥藥材狀態的照片；歷史識別查詢：用戶識別過的照片會留存查詢記錄，用戶可直接通過記錄再次查詢，避免重復上傳問題。

（2）草藥資料庫：通過上述三種查詢方式可以直接進入到對應草藥的資料庫，直接查詢到相關草藥的信息，該界面將展示待查詢草藥的詳細資料。具體系統功能組件結構如圖1所示。

1.2 架構設計

圖1 功能組件結構

在軟件系統開發中，架構可以確定整個系統中硬件與軟件之間的銜接以及通信過程。架構設計是為了提高系統的穩定性，實現系統在高并發情況下可穩定運行。本中草藥查詢鑒別系統的架構為C/S架構模式，即客戶端/服務端模式。其中客戶端主要為用戶的移動應用，服務端則為部署好的云服務器。在移動應用端主要負責待查詢草藥的上傳以及搜索結果的展示功能；服務器端則實現接受移動設備上傳輸的文字或圖片，利用網絡模型的識別結果在中草藥數據庫中進行識別，并且返回移動設備進行展示。系統框架設計如圖2所示。

圖2 架構設計圖

2 識別算法實現

2.1 Mobilenet-v3簡述

在深度學習中減少模型的參數量一直是學者的研究方向，其中最為著名的是MobileNet-v1、MobileNet-v2等輕量級網絡。本系統中使用的識別網絡則采用結合兩者優點的MobileNet-v3。該網絡主要具有兩個創新點：（1）互補搜索技術組合：在網絡結構利用platform-aware NAS與NetAdapt兩種技術，第一個技術是在計算和參數量受限的前提下搜索網絡的各個模塊，即模塊級搜索（Block-wise Search），第二個技術是對各個模塊確定之后網絡層的微調。（2）網絡結構改進：基于MobileNet-v2網絡斷部在最后一步有一定的計算量，為了減少計算量將最后的平均池化層前移，同時刪除最后一個卷積層。MobileNet-v3由激勵函數swish進行數值近似的h-swish激活函數，如公式(1)所示。

基于以上兩個創新點，MobileNet-v3在精度上優于前兩個系列網絡的同時，在檢測速度上也具有優勢。MobileNet-v3網絡塊結構如圖3所示。

圖3 MobileNet-v3網絡塊結構

圖4 模型訓練結果可視化

表1 MobileNet-v3模型性能指標

2.2 實驗設計與分析

通過在1.5T機械硬盤，顯卡為NVIDIA Tesla P4，運行顯存為32G，使用GPU加速計算機配置環境上，使用Python編程語言下搭建Paddle深度學習框架進行訓練。

最終模型訓練結果如圖4所示，該模型在訓練過程中acc1（正確標簽與預測結果相同的概率）以及acc5（正確標簽在預測輸出結果最高5項中的概率）在前期收斂速度較快，并且最終穩定與0.9左右。同時loss值則在前期快速收斂，并且最終達到0.027左右。而lr則隨著訓練進度不斷減小，有利于在前期快速達到最優解區間，在后期能逐漸穩定于最終解。

最終模型性能結果如表1所示，該模型在保證94%以上準確率的同時，其預測時間保持在0.3左右。于此同時，經過訓練之后獲得的模型體積（網絡模型中的參數量）也較小。以上實驗結果滿足圖像識別領域中快速、準確的要求，因此將該網絡運用于本中草藥查詢鑒別系統中。

總結：隨著科學和技術的快速發展，將深度學習、計算機視覺等新一代信息技術應用到現實生活中解決實際問題已經是不可避免的趨勢。當前形勢下，我國對中草藥醫學方面采取了積極的發掘、保護和利用等政策，這促使中草藥領域的事業有了較快的恢復與發展。本系統緊隨新時代熱點，將深度學習、圖像識別技術與移動軟件應用開發相結合，將目前高性能模型Mobilenet-v3部署于本中草藥查詢鑒別系統中，并將其作為核心技術應用到系統實現。經過實踐應用，該查詢鑒別系統能在生活中能準確、快速的識別中草藥材，可以幫助人們快速辨認中草藥并且普及中草藥的相關知識。