Малина и ее обрезка: Обрезка малины в разные сезоны. Все схемы, рекомендации и подробности мероприятия

Основные отличия сорта

Главное отличие этого сорта от обычного заключается в жизненном цикле растения. Ремонтантная малина плодоносит один сезон. Благодаря этому ей удаётся избежать появления множества заболеваний. Другие типы растения плодоносят в течение двух лет. Зимой эта культура не подвергается вымерзанию корневой системы. Этот тип ягодного кустарника не подвергается атаке вредоносных насекомых.

В отличие от обычного сорта обрезка ремонтантной малины проводится только осенью. Если провести двукратное формирование куста, то увеличивается вероятность гибели растения ранней осенью.

Дело в том, что молодые побеги не успевают окрепнуть к сезону плодоношения. Жаркий климат губительно сказывается на росте растения и препятствует формированию новых листьев.

Однократное формирование ягодного куста обеспечивает появление молодых побегов уже в начале апреля. Они быстро набирают листовую массу. В середине мая малина начинает обильно цвести и формировать зеленые плоды.

Процесс обрезки

Многие начинающие садоводы часто задаются вопросом: «Когда и как правильно делать обрезку ремонтантной малины?». Эта разновидность ягодного кустарника требует особого ухода. Для обильного плодоношения, рекомендуется оставлять на 1 м2 до 3 стеблей.

Как обрезать ремонтантную малину? Этот процесс проходит в несколько этапов. Первоначальную обрезку проводят уже на первом году жизни растения. На второй год повторяют подобную процедуру для достижения желаемого результата.

Когда проводить обрезку?

Большинство садоводов часто интересуются в какие сроки лучше проводить формирование кустов малины. Время проведения манипуляции напрямую зависит от климатических условий региона в котором выращивается данный сорт. В жарких условиях обрезка проводится ранней весной. В это время растение начинает период вегетации.

Малина растущая на территории с холодным микроклиматом начинает вегетативный период в середине мая.

Как обрезать ремонтантную малину осенью? Если сбор урожая планируется проводить однократно, то обрезку проводят в середине октября или начале ноября. Опытные специалисты рекомендуют удалять ветви, с которых был собран урожай.

Оставшиеся отростки начинают плодоносить уже в конце июля, тем самым увеличивая срок плодоношения в два раза.

Побеги, которые остались без соцветий ягод удаляют полностью на всю длину. В дальнейшем это сократит нагрузку на ягодный куст. Срезанные ветви необходимо сжечь. В процессе горения образуется зола, которая считается лучшим органическим удобрением.

Сезоны обрезки

Выделяют три сезона для обрезания малины. К ним относят:

• ранняя весна;
• лето;
• осень.

Если в регионе отмечают холодных климатом, то обрезать малиновые кусты лучше всего ранней весной. Благодаря этому растение успеет запасти максимальный уровень питательных веществ, которые обеспечивают быстрый рост и обильное плодоношение культуры.

На следующий год с одного куста удастся собрать до 0,5 кг спелых и сочных ягод. Помимо основного ухода, необходимо проводить санитарную обрезку культуры. Сухие ветви и побеги удаляют полностью. Укорачивание проводят на 2 см выше здоровой почки.

Летняя обрезка предназначена для повышения объемов урожая. В этом случае удаляются сухие и нежизнеспособные ветви, а также корневая поросль. Обрезать молодые побеги, рекомендуется ранним летом.

Когда малина прекратит свое плодоношение проводят осеннюю обрезку. В этот период полностью удаляют побеги, которые не подвергались активному плодоношению. Проводить подобную процедуру, рекомендуется поздней осенью до наступления заморозков.

Если провести обрезку в конце сентября, то увеличивается риск повторного развития почек и молодых побегов. При наличии корневой поросли проводится их полное удаление. Они оказывают дополнительную нагрузку на малиновый куст.

Фото ремонтантной малины

Также рекомендуем просмотреть:

Бюллетень № 2066, Выращивание малины и ежевики — совместные публикации

• Весна ’21, обновления COVID-19
• Календарь
• Дайте
• Новости
• Найдите нас
• Контакт

• Публикации совместных расширений
  • Дом
  • Каталог публикаций
  • Авторские права

• Совместное расширение
• 4-Н
  • 4-Н
    • Мэн 4-Н
    • 4-дневные лагеря и учебные центры
      • 4-часовой лагерь и учебный центр на Брайант-Понд
      • 4-часовой лагерь и учебный центр в Greenland Point
      • 4-часовой лагерь и учебные центры в Танглвуде и Черничной бухте
    • Фундамент 4 H
• Продовольственная система штата Мэн
  • Продовольственная система штата Мэн
    • Сельское хозяйство
    • Бизнес и сообщество
    • Продовольствие и здоровье
    • Сад и двор
    • Растущий штат Мэн
    • Дом, семья и молодежь
    • Природные ресурсы
    • Насекомые-вредители, болезни растений и безопасность пестицидов
    • Безопасность и готовность
    • Все дополнительные программы
• ресурса
  • ресурсов
    • Программы
    • Семинары, классы и мероприятия
    • Публикации
    • Социальные сети
    • Новостные блоги
    • Информационные бюллетени
    • Видео
• О нас
  • О расширении UMaine
    • Годовой отчет
    • Карьерные возможности
    • Возможности волонтеров
    • Возможности дарения
    • Совместная система расширения
    • Партнерские программы, партнеры и ресурсы
    • Расширение
    • Недискриминация

Глубокое обучение на Raspberry Pi с OpenCV

Я получил несколько писем от читателей PyImageSearch, которые заинтересованы в проведении глубокого обучения на своих Raspberry Pi.Большинство вопросов звучит примерно так:

Привет, Адриан, спасибо за все уроки по глубокому обучению. Вы действительно сделали глубокое обучение доступным и легким для понимания. У меня вопрос: могу ли я проводить глубокое обучение на Raspberry Pi? Какие шаги?

И почти всегда я получаю один и тот же ответ:

Вопрос действительно зависит от того, что вы подразумеваете под словом «делать». Вы никогда не должны тренировать нейронную сеть на Raspberry Pi — у нее слишком мало мощности.Намного лучше обучать сеть на ноутбуке, настольном компьютере или даже на графическом процессоре (если он у вас есть).

Тем не менее, вы можете развернуть эффективные неглубокие нейронные сети на Raspberry Pi и использовать их для классификации входных изображений.

Опять же, я не могу достаточно подчеркнуть этот момент:

Вы не должны обучать нейронные сети на Raspberry Pi (если только вы не используете Pi для создания эквивалента нейронных сетей «Hello, World» — но опять же, я все равно буду утверждать, что ваш ноутбук / рабочий стол больше подходит).

У Raspberry Pi просто не хватает оперативной памяти.

Процессор слишком медленный.

И вообще это не то оборудование, которое подходит для тяжелых вычислительных процессов.

Вместо этого вы должны сначала обучить свою сеть на своем ноутбуке, настольном компьютере или в среде глубокого обучения.

После обучения сети вы можете затем развернуть нейронную сеть на своем Raspberry Pi.

В оставшейся части этого сообщения блога я продемонстрирую, как мы можем использовать Raspberry Pi и предварительно обученные нейронные сети глубокого обучения для классификации входных изображений.

Глубокое обучение на Raspberry Pi с OpenCV

При использовании Raspberry Pi для глубокого обучения у нас есть две основные ловушки, работающие против нас:

1. Память с ограничениями (только 1 ГБ на Raspberry Pi 3).
2. Ограниченная скорость процессора.

Это делает практически невозможным использование более крупных и глубоких нейронных сетей.

Вместо этого нам нужно использовать более эффективные с точки зрения вычислений сети с меньшим объемом памяти / обработки, такие как MobileNet и SqueezeNet.Эти сети больше подходят для Raspberry Pi; тем не менее, вам необходимо соответствующим образом установить свои ожидания — вы не должны ожидать от невероятно высокой скорости.

В этом руководстве мы будем специально использовать SqueezeNet.

Что такое SqueezeNet?

SqueezeNet был впервые представлен Iandola et al. в своей статье 2016 года SqueezeNet: точность на уровне AlexNet с 50-кратным меньшим количеством параметров и <0.Размер модели 5 МБ .

Само название этой статьи должно вызвать ваш интерес.

Современные архитектуры, такие как ResNet, имеют размеры моделей> 100 МБ. VGGNet превышает 550 МБ. AlexNet находится в середине этого диапазона размеров с размером модели ~ 250 МБ.

Фактически, одна из меньших сверточных нейронных сетей, используемых для классификации изображений, — это GoogLeNet размером ~ 25-50 МБ (в зависимости от того, какая версия архитектуры реализована).

Реальный вопрос: Можем ли мы пойти меньше?

В работе Iandola et al.демонстрирует, ответ таков: да, мы можем уменьшить размер модели, применив новое использование сверток 1 × 1 и 3 × 3 , без каких-либо полностью связанных слоев. Конечным результатом является модель весом 4,9 МБ, которую можно дополнительно уменьшить до <0,5 МБ путем обработки модели (также называемой «обрезкой веса» и «разрежением модели»).

В оставшейся части этого руководства я продемонстрирую, как SqueezeNet может классифицировать изображения примерно вдвое быстрее, чем GoogLeNet, что делает его разумным выбором при применении глубокого обучения на Raspberry Pi.

Хотите узнать больше о SqueezeNet?

Если вы хотите узнать больше о SqueezeNet, я бы посоветовал вам взглянуть на мою новую книгу Deep Learning for Computer Vision with Python .

Внутри пакета ImageNet , I:

1. Объясните внутреннюю работу архитектуры SqueezeNet.
2. Продемонстрируйте, как реализовать SqueezeNet вручную.
3. Обучите SqueezeNet с нуля на сложном наборе данных ImageNet и воспроизведите оригинальные результаты Иандолы и др.

Давайте взглянем — я думаю, вы согласитесь со мной, когда я скажу, что это наиболее полное обучение глубокому обучению + компьютерному зрению, которое вы можете найти в Интернете.

Запуск глубокой нейронной сети на Raspberry Pi

Исходный код этого сообщения в блоге во многом основан на моем предыдущем сообщении, Глубокое обучение с OpenCV .

Я по-прежнему рассмотрю код целиком здесь; однако я хотел бы отослать вас к предыдущему посту для полного и исчерпывающего обзора.

Для начала создайте новый файл с именем pi_deep_learning.py и вставьте следующий исходный код:

# импортируем необходимые пакеты
импортировать numpy как np
import argparse
время импорта
импорт cv2
 

Строки 2-5 просто импортируют наши необходимые пакеты.

Оттуда нам нужно проанализировать аргументы командной строки:

# создать аргумент, синтаксический анализ и анализ аргументов
ap = argparse.ArgumentParser ()
ap.add_argument ("- i", "--image", required = True,
help = "путь к входному изображению")
ap.add_argument ("- p", "--prototxt", required = True,
help = "путь к файлу прототипа Caffe 'deploy'")
ap.add_argument ("- m", "--model", required = True,
help = "путь к предварительно обученной модели Caffe")
ap.add_argument ("- l", "--labels", required = True,
help = "путь к меткам ImageNet (т. е. syn-sets)")
args = vars (ap.parse_args ())
 

Как показано в строках 9-16 , у нас есть четыре требуемых аргумента командной строки :

• --image : путь к входному изображению.
• --prototxt : путь к файлу prototxt Caffe, который по сути является файлом конфигурации с открытым текстом, имеющим структуру, подобную JSON. Я освещаю анатомию проектов Caffe в моем курсе PyImageSearch Gurus.
• --model : путь к предварительно обученной модели Caffe. Как указывалось выше, вы захотите обучить свою модель на оборудовании, которое обладает гораздо большей мощностью, чем Raspberry Pi — однако мы можем использовать небольшую, уже существующую модель на Pi.
• --labels : путь к меткам классов, в данном случае ImageNet «syn-sets» метки.

Затем мы загрузим метки классов и входное изображение с диска:

# загружаем метки классов с диска
rows = open (args ["подписи"]). read (). strip (). split ("\ n")
classes = [r [r.find ("") + 1:]. split (",") [0] для r в строках]

# загружаем входное изображение с диска
image = cv2.imread (args ["изображение"])
 

Откройте файл synset_words.txt , который можно найти в разделе «Загрузки» этого сообщения. Вы увидите, что в каждой строке / строке есть связанный с ней идентификатор и метки класса (разделенные запятыми).

Строки 20 и 21 просто считываются в файле меток построчно ( строк, ) и извлекают первую соответствующую метку класса. Результатом является список классов, , содержащий метки наших классов.

Затем мы используем OpenCV для загрузки изображения в Line 24 .

Теперь мы воспользуемся модулем Deep Neural Network (DNN) OpenCV 3.3 для преобразования образа в большой двоичный объект , а также для загрузки модели с диска:

# наша CNN требует фиксированных пространственных размеров для нашего входного изображения (изображений)
# поэтому нам нужно убедиться, что его размер уменьшен до 227x227 пикселей, а
# выполнение среднего вычитания (104, 117, 123) для нормализации ввода;
# после выполнения этой команды наш "blob" теперь имеет форму:
# (1, 3, 227, 227)
blob = cv2.dnn.blobFromImage (изображение, 1, (227, 227), (104, 117, 123))

# загружаем нашу сериализованную модель с диска
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] загружает модель ...")
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe (args ["prototxt"], args ["модель"])
 

Обязательно обратите внимание на комментарий, предшествующий нашему вызову cv2.dnn.blobFromImage в Строке 31 выше.

Общие варианты ширины и высоты изображения, вводимые в сверточные нейронные сети, включают 32 × 32, 64 × 64, 224 × 224, 227 × 227, 256 × 256 и 299 × 299.В нашем случае мы предварительно обрабатываем (нормализуем) изображение до размеров 227 x 227 (которые являются размерами изображения, на которых была обучена SqueezeNet) и выполняем метод масштабирования, известный как вычитание среднего. Я обсуждаю важность этих шагов в своей книге.

Примечание: Вы хотите использовать 224 x 224 для размера blob при использовании SqueezeNet и 227 x 227 для GoogLeNet , чтобы соответствовать определениям prototxt.

Затем мы загружаем сеть с диска на Line 35 , используя наши ссылки на пути к файлам prototxt и model .

Если вы пропустили это выше, стоит отметить, что мы загружаем предварительно обученную модель . Этап обучения уже был выполнен на более мощной машине и выходит за рамки этого сообщения в блоге (но подробно описан как в PyImageSearch Gurus, так и в Deep Learning for Computer Vision with Python ).

Теперь мы готовы передать изображение по сети и посмотреть на прогнозы:

# установить blob как вход в сеть и выполнить прямой проход к
# получаем нашу выходную классификацию
сеть.setInput (blob)
start = time.time ()
preds = net.forward ()
конец = время.время ()
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] классификация заняла {: .5} секунды" .format (конец - начало))

# сортируем индексы вероятностей в порядке убывания (выше
# probabilitiy first) и возьмите 5 лучших прогнозов
preds = preds.reshape ((1, len (классы)))
idxs = np.argsort (preds [0]) [:: - 1] [: 5]
 

Чтобы классифицировать запрос blob , мы передаем его вперед по сети ( строки 39-42 ) и распечатываем количество времени, которое потребовалось для классификации входного изображения ( строка 43 ).

Затем мы можем отсортировать вероятности от наивысшей к наименьшей (, строка 47, ), одновременно взяв пять лучших прогнозов (, строка 48, ).

Остальные строки (1) рисуют метку наивысшего предсказанного класса и соответствующую вероятность на изображении, (2) выводят пять лучших результатов и вероятностей на терминал и (3) отображают изображение на экране:

# перебрать 5 лучших прогнозов и отобразить их
for (i, idx) в enumerate (idxs):
# рисуем верхний прогноз на входном изображении
если я == 0:
text = "Ярлык: {}, {:.2f}% ". Format (классы [idx],
предс [0] [idx] * 100)
cv2.putText (изображение, текст, (5, 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0,7, (0, 0, 255), 2)

# отобразить прогнозируемую метку + связанную вероятность для
# приставка
print ("[ИНФОРМАЦИЯ] {}. label: {}, вероятность: {: .5}". format (i + 1,
классы [idx], preds [0] [idx]))

# отобразить выходное изображение
cv2.imshow ("Изображение", изображение)
cv2.waitKey (0)
 

Мы рисуем верхнее предсказание и вероятность в верхней части изображения ( строки 53–57 ) и отображаем 5 лучших прогнозов + вероятности на терминале ( строки 61 и 62 ).

Наконец, выводим изображение на экран (, строки 65 и 66, ). Если вы используете SSH для подключения к Raspberry Pi, это будет работать только в том случае, если вы укажете флаг -X для перенаправления X11 при подключении SSH к вашему Pi.

Чтобы увидеть результаты применения глубокого обучения на Raspberry Pi с использованием OpenCV и Python, перейдите к следующему разделу.

Raspberry Pi и результаты глубокого обучения

Мы будем сравнивать Raspberry Pi на предмет глубокого обучения с двумя предварительно обученными глубокими нейронными сетями:

Как мы увидим, SqueezeNet намного меньше, чем GoogLeNet (5 МБ по сравнению с25 МБ соответственно) и позволит нам классифицировать изображения значительно быстрее на Raspberry Pi.

Для запуска предварительно обученных сверточных нейронных сетей на Raspberry Pi используйте раздел «Загрузки» этого сообщения в блоге, чтобы загрузить исходный код + предварительно обученные нейронные сети + примеры изображений.

Оттуда давайте сначала проведем сравнительный анализ GoogLeNet с этим входным изображением:

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / bvlc_googlenet.prototxt \
--model models / bvlc_googlenet.caffemodel --labels synset_words.txt \
--image images / barbershop.png
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 1,7304 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1. label: barbershop, вероятность: 0.70508
[ИНФОРМАЦИЯ] 2. Метка: стул парикмахера, вероятность: 0.29491
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. ярлык: ресторан, вероятность: 2.9732e-06
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. Метка: стол, вероятность: 2.06e-06
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. Метка: кресло-качалка, вероятность: 1.7565e-06
 

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / squeezenet_v1.0.prototxt \
--model models / squeezenet_v1.0.caffemodel --labels synset_words.txt \
--image images / barbershop.png
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 0,92073 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1.label: barbershop, вероятность: 0.80578
[ИНФОРМАЦИЯ] 2. Метка: стул парикмахера, вероятность: 0,15124
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. Метка: половина трека, вероятность: 0,0052873
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. ярлык: ресторан, вероятность: 0,0040124
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. Метка: настольный компьютер, вероятность: 0,0033352
 

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / squeezenet_v1.0.prototxt \
--model models / squeezenet_v1.0.caffemodel --labels synset_words.txt \
--image images / cobra.png
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 0,91687 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1. этикетка: Индийская кобра, вероятность: 0,47972
[INFO] 2. Метка: кожистая черепаха, вероятность: 0,16858
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. Метка: водяная змея, вероятность: 0.10558
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. Метка: обыкновенная игуана, вероятность: 0,059227
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. Метка: морская змея, вероятность: 0,046393
 

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / squeezenet_v1.0.prototxt \
--model models / squeezenet_v1.0.caffemodel --labels synset_words.текст \
--image images / jellyfish.png
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 0,92117 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1. метка: пузырь, вероятность: 0,59491
[ИНФОРМАЦИЯ] 2. Метка: медуза, вероятность: 0,23758
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. Этикетка: чашка Петри, вероятность: 0,13345
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. этикетка: лимон, вероятность: 0,012629
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. этикетка: тесто, вероятность: 0,0025394
 

$ python pi_deep_learning.py --prototxt models / bvlc_googlenet.prototxt \
--model models / bvlc_googlenet.caffemodel --labels synset_words.txt \
--image images / jellyfish.PNG
[INFO] загрузка модели ...
[INFO] классификация заняла 1,7824 секунды.
[ИНФОРМАЦИЯ] 1. Метка: медуза, вероятность: 0,53186
[ИНФОРМАЦИЯ] 2. Метка: пузырь, вероятность: 0,33562
[ИНФОРМАЦИЯ] 3. Метка: лоток, вероятность: 0,050089
[ИНФОРМАЦИЯ] 4. Этикетка: шапочка для душа, вероятность: 0,022811
[ИНФОРМАЦИЯ] 5. Этикетка: чашка Петри, вероятность: 0,013176