晚上八点，实验室的灯光照在玻璃窗上。我的键盘旁边有一片从三十里堡村带来的玉米叶标本，叶片边缘带着枯黄的锈斑。这两天，我们团队在作物病虫害识别项目上又有了新进展，看着熟悉的电脑屏幕和满桌的资料，我心中不免涌出自豪感。

为了做好这个项目，我们前期做了大量准备工作。刚开始的时候，我们通过各种渠道收集了14种农作物共38个类别约55000张叶片图片，对这些图片进行预处理，去除底色、单独抠出叶片部分，再整理图片标签。这些工作虽然繁琐，但大家都没有丝毫抱怨，因为我们知道这是为后续的深度学习训练打基础。

在模型训练阶段，我们用的是Vision Transformer模型，训练过程就像一场漫长的战斗，一共训练了10个周期。刚开始的时候，训练集准确率只有69.7%，验证集准确率是87.6%，损失值也比较高。但随着训练的进行，大家每天守在电脑前，看着训练集和验证集的损失值逐渐降低，准确率一点点提高，心里渐渐更有信心。有一天，半夜下着雨，我们连续调试了12小时程序。在程序最后识别准确率终于达到94.3%的那一刻，一切都值得了。那天凌晨，大家都把手贴到了实验室窗户上——窗外的夜色里，仿佛能看到千里之外有待程序应用的农田。

为了验证模型效果，我们对玉米叶片病虫害进行了识别测试，还结合了Attention - Rollout技术做可视化解释。测试的四类样本，健康叶片、Cercospora叶斑病、玉米北方叶斑病和玉米普通锈病，都被准确识别了，平均置信度有81.75%。模型通过注意力机制精准定位病理特征区域，健康叶片关注叶脉和纹理，有病害的叶片聚焦在病斑、边缘这些地方，这也证明了我们的模型不仅能依靠全局特征，还能抓住局部病理细节来判断，以后在田间病害监测上肯定能发挥大作用。

总图像数量：54305张图像。

训练集：43457张图像，用于模型训练。

验证集：10848张图像，用于模型验证。

此前我们带着这个成果去了山东省沂水县三十里堡村，和当地村民交流研究。在那里，我们不仅验证了项目系统的高效性和准确性，还开展了教学活动，教村民怎么使用这个智能化工具。村民们对我们的成果很感兴趣，还给予了高度评价，这是对我们团队这段时间努力的最好认可。再次回到村里，队员教七十岁的李奶奶用手机程序时，老人长满老茧的手总在屏幕上打滑。“闺女，能帮我拍清楚这片病叶吗？”她从兜里掏出手帕包着的作物叶子，手帕上还沾着田里的泥巴。当程序成功识别出条锈病时，奶奶突然抓住我的手腕，满眼欣喜。

回学校的路上，我终于明白了实验室墙上那句话：“技术应该带着人的温度。”汽车颠簸在田埂上时，那些加过的夜班、起过的争执、调试失败时摔过的鼠标，都变成了手心里的暖意。我觉得这就是我们山大学生最实在的坚持——用程序织成保护网，让古老的农耕和现代科技，在土地上一起生长。