文章分享：Plant Phenomics圖像分割在植物研究中的應用文章合集
Plant Phenomics | 深度學習在沒有分割注釋的根圖像中自動估計根長的應用
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0132
Plant Phenomics | 北京工業(yè)大學聯合東京大學提出一種自適應無錨點果實檢測模型
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0135
Plant Phenomics | 基于注意力機制的深度學習模型在溫室栽培的谷物作物中的高通量穗檢測
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0155
Plant Phenomics | AI助力苜蓿根系表型研究，ResNet-18技術精準解析植物結構
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0251
Plant Phenomics | 利用深度學習技術實現地標的快速檢測與分組，為根表型分析提供高效無縫的解決方案
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0175
Plant Phenomics | 中南林業(yè)科技大學周國雄教授團隊基于FHTW-Net的水稻葉片病害圖文檢索精確框架
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0168
Plant Phenomics | 南京農業(yè)大學開發(fā)人工智能創(chuàng)新識別黃瓜性狀系統(tǒng)
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0193
Plant Phenomics | 中南林業(yè)科技大學周國雄教授團隊基于AISOA-SSformer的有效水稻葉病圖像分割方法
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0218
Plant Phenomics | 華中農業(yè)大學作物表型團隊開發(fā)了一種高效準確測量未經整形的水稻稻穗表型方法
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0213
Plant Phenomics | 武漢理工大學開發(fā)了一款結合深度學習與移動端的小麥條銹病嚴重度表型智能評測APP
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0201
Plant Phenomics | 浙江大學岑海燕教授團隊基于無人機圖像的水稻育種小區(qū)稻穗計數與穗型分類
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0265
Plant Phenomics | SAM在葡萄簇結構與果實特性綜合分析中的應用
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0202
Plant Phenomics | 浙江大學岑海燕教授團隊基于智能手機與神經輻射場的田間稻穗表型低成本高精度解析
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0279
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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄�？祁Ｎò睯CR2023影響因子為7.6，位于農藝學、植物科學、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農林科學大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領軍期刊項目、中國科技期刊卓越行動計劃二期英文梯隊期刊。
說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
編輯排版：王平、許怡瑤（上海交通大學）
審核：尹歡、孔敏
