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在欧洲，当地牧场的人们通过种植谷物和豆类的种子混合物，用于以较低的生产成本生产均衡且富含能量和蛋白质的动物饲料。这种方法符合欧洲植物检疫产品使用规定的发展方向，同时也满足了消费者对有机产品的需求。然而，由于谷物和豆类成熟的时间不同，造成产量差距大，人们难以评估其收获后的营养价值。

2023年11月，Plant Phenomics 在线发表了法国University Montpellier等单位题为Estimating Compositions and Nutritional Values of Seed Mixes Based on Vision Transformers 的研究论文。

受Pl@ntNet的启发（一个参与式的公民科学平台，用于收集、共享和查找基于自动识别的植物观察结果），文章提出了一项新的技术：通过使用共建的种子混合物数据库，在EfficientNet和Vision Transformer两种最新的深度模型上进行训练，最后迁移到APP上自动估计收获种子混合物的营养价值，以帮助人们更好的管理产量。为此，本研究在2019年到2022年3年的时间里，从205份种子混合物中收集了约4749张图像（图1）。

图1混合料中种子品种的分布情况以及每个品种的图片数量

本研究将种子混合物以8:2的比例随机划分为训练集和验证集，使用了多种数据增强技术，包括center crop, random rotation, color jitter, auto contrast和 RandAugment，在计算机视觉领域中两种主要深度学习模型CNN EfficientNet-B4-ns和BeiT-base-384 model上进行比较，并提出了一种sparsemax的变体损失函数。该实验使用MSE，MAE，R2，Max MAE/Seed作为主要评价指标（图2），结果显示：BeiT-base-384 model的评价指标明显优于EfficientNet-B4-ns；然后以以BeiT-base-384的结果作为基准，AutoAugment表现最佳；最后确定了最佳的模型为BeiT-base-384 + AutoAug + KLDiv。

图2使用不同模型架构和损失函数的每种种子类别的MAE比较

从图3可以看出，模型会略微低估一些样品的营养价值，但对大多数样品来说是相当准确的。同时为了评价所选择的模型(BeiT-base-384 + AutoAug + KLDiv)产生的预测营养价值，采用类似的指标来衡量混合种子比例的性能。表1显示了在种子混合物水平预测上取得了改进，其值为0.91。与CNN相比，以自我监督的方式(BeiT)进行预训练的VITS更为准确。性能提高的最可能原因是VIT能够同时捕获全局和局部结构化的内容，从而促进对单个种子的检测和计数。

图3图像级营养价值估计(a)和混合级营养价值估计(b)

表1对比图像水平和混合水平的营养价值预测的验证集结果

最终，本研究开发了一个名为"ESTI' METEIL"的网络组件，通过用户界面（http://c4c.inria.fr/carpeso/）对最佳模型进行了试验。该组件允许用户提交1至5张具体种子组合的图像，并获得相应的估计种子组成（按重量）和营养价值。

论文链接：

‍http://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0112

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