《表2 基于作物形态结构的分类与识别举例》

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《深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望》

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借助深度学习在特征提取上的优势，一系列人工智能算法在植物特定形态结构的分类与识别应用上表现出较高精度与稳健性，为植物表型的智能化识别提供了稳健的解决方案。在表2中列举了深度学习算法在基于植物表型研究中具有代表性的一些最新工作。总体来看，大多数表型数据以图像数据为主，通过深度学习算法进行表型特征提取进而完成表型鉴别。所列的研究工作涉及组织-器官-植株不同尺度的表型分析，数据类型来自实验室数据集和开放数据集两大类，研究目标涵盖了多种作物及其不同生长阶段的识别分类，研究层面囊括了不同基因型的表型差异分类与鉴别。