- 1036 次· 基于最優(yōu)源域選擇和知識(shí)圖數(shù)據(jù)合成的水果自動(dòng)標(biāo)注EasyDAM_V3研究 2023-9-20
- 2065 次· 利用3D U-Net分割改進(jìn)虛擬現(xiàn)實(shí)工作流程中3D MRI圖像的根系重建 2023-9-18
- 849 次· 用于農(nóng)業(yè)深度學(xué)習(xí)模型的標(biāo)準(zhǔn)化和集中化數(shù)據(jù)集的高效訓(xùn)練研究 2023-9-15
- 749 次· 以小麥條銹病為例探討該病對(duì)反射率的測(cè)量和氮狀態(tài)評(píng)估的影響 2023-9-14
- 819 次· MIMIC作為耦合植物生長(zhǎng)模型和病蟲(chóng)害模型的中介接口在農(nóng)業(yè)上的作用 2023-9-12
- 877 次· 基于機(jī)器學(xué)習(xí)衍生農(nóng)業(yè)指數(shù)的植物內(nèi)源狀態(tài)分類(lèi) 2023-9-11
- 757 次· 基于無(wú)人機(jī)遙感和圖像分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)場(chǎng)經(jīng)濟(jì)作物優(yōu)化和減少食物損失 2023-9-8
- 1538 次· 基于BarbNet模型對(duì)大麥芒（Awn）進(jìn)行圖像分析與表型鑒定 2023-9-1
- 767 次· 全球小麥穗檢測(cè)挑戰(zhàn)中獲勝模型及其在穗計(jì)數(shù)中的應(yīng)用 2023-8-31
- 686 次· 綠色植物Phedimus spp.春季外觀的多光譜表型和遺傳分析 2023-8-28
- 690 次· 分布式賬本助力克服農(nóng)業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)標(biāo)記植物表型相關(guān)數(shù)據(jù)的需求研究 2023-8-23
- 765 次· 基于多年份多評(píng)級(jí)的新型RGB圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行高效無(wú)損赤霉病(FHB)估計(jì) 2023-8-21
- 689 次· 結(jié)合高分辨率影像、深度學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)建模分離小麥冠層的疾病和衰老 2023-8-12
- 725 次· 利用RGB圖像和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)橄欖果實(shí)關(guān)鍵品質(zhì)性狀進(jìn)行表型分析 2023-8-11
- 1160 次· 粳稻通用臨界氮濃度稀釋曲線的建立方法探索與評(píng)估 2023-8-2
- 1123 次· 新的三維圖像分割模型助力水稻小麥冠層動(dòng)態(tài)表型研究 2023-8-1
- 1242 次· 基于目標(biāo)檢測(cè)與追蹤算法在提取水稻抽穗開(kāi)花期表型上的應(yīng)用 2023-7-28
- 1129 次· 基于MC-UNet自制番茄葉片病害的圖像分割方法研究 2023-7-26
- 942 次· 一種利用光譜表型分析技術(shù)鑒別轉(zhuǎn)基因水稻種子的簡(jiǎn)明級(jí)聯(lián)方法 2023-7-25
- 824 次· 基于圖像的水稻全生育期表型獲取和分析策略新方法研究 2023-7-24
- 1285 次· 玉米品種間冠層光合效率差異的多因素貢獻(xiàn)率解析 2023-7-21
- 907 次· 基于生成式深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的柑橘表皮顏色可視化預(yù)測(cè)研究 2023-7-21
- 1076 次· 基于日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒夤浪闼竟夂夏芰蜌饪讓?dǎo)度的半機(jī)理模型研究 2023-7-19
- 715 次· 基于RGB圖像的基因型×環(huán)境型×管理相互作用下的玉米葉片方向變化分析 2023-7-17
- 943 次· 基于全監(jiān)督和弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的病損葉片表型分析研究 2023-7-14
- 978 次· 使用無(wú)人機(jī)圖像的濕地松新抽梢自動(dòng)檢測(cè)和計(jì)數(shù)軟件模型研究 2023-7-13
- 273 次· 利用Hiphen田間植物表型促進(jìn)大規(guī)模作物植被分割研究 2023-7-4
- 393 次· 通過(guò)多光譜圖像識(shí)別花生種子中的真菌：提升健康質(zhì)量的技術(shù)進(jìn)展 2023-6-19
- 1728 次· 融合快照光譜圖像和RGB-D圖像生成三維多光譜植物點(diǎn)云的新方法研究 2023-6-9
- 1110 次· 以小麥為例研究密集模式下圖像語(yǔ)義分割的半自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法 2023-6-2
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- 1195 次· 基于PLPNet的番茄葉片病害圖像精確檢測(cè)方法研究 2023-5-16
- 660 次· 利用多角度遙感校正冠層結(jié)構(gòu)效應(yīng)估算小麥葉片氮和葉綠素含量 2023-5-16
- 280 次· 幾種內(nèi)生細(xì)菌對(duì)鼠尾草幼苗生長(zhǎng)和生理性狀的影響 2023-5-15
- 773 次· 基于圖像的植物表型自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練對(duì)比學(xué)習(xí)方法的基準(zhǔn)測(cè)試 2023-5-10
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- 1259 次· 利用三維生長(zhǎng)模型與域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)無(wú)需人工標(biāo)注的小麥表型算法 2023-4-26
- 1412 次· 多功能葉片測(cè)量?jī)x助力研究具有高鎘適應(yīng)性的入侵草的葉片功能特性 2023-4-25
- 262 次· 通過(guò)Videometer成像分析減少小麥制品中丙烯酰胺的膳食暴露 2023-4-25
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- 2221 次· 多光譜種子表型成像系統(tǒng)助力種子參數(shù)RIL群體的形態(tài)生化特征鑒定 2023-4-3
- 1115 次· 基于無(wú)人機(jī)高通量表型數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)量性狀位點(diǎn)(QTL)方法研究水稻抗病性 2023-2-28
- 1068 次· 從原型到推理：深度學(xué)習(xí)在高粱穗部檢測(cè)中的應(yīng)用 2023-2-20
- 1212 次· 基于高光譜遙感的大豆和花菜豆生理干旱響應(yīng)的表型研究 2023-2-17
- 1457 次· 高通量植物生理表型平臺(tái)助力保護(hù)細(xì)胞PIF4和HY5控制蒸騰活動(dòng)研究 2023-2-10
- 1065 次· 利用Plantarray系統(tǒng)與太陽(yáng)誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒庋芯棵{迫條件下的光合作用 2023-2-9
- 1368 次· 基于顯微圖像和深度學(xué)習(xí)的黃瓜灰霉病菌孢子精準(zhǔn)檢測(cè)方法研究 2023-2-2
- 1442 次· 基于高光譜成像技術(shù)構(gòu)建大型海藻高通量表型預(yù)測(cè)模型的研究 2023-1-31
- 2347 次· 基于多光譜成像和疊加集成學(xué)習(xí)的三種苜蓿單種子鑒定 2023-1-10
- 800 次· 兩個(gè)大田高粱品種根系性狀對(duì)磷肥響應(yīng)的變異性和可塑性研究 2023-1-6
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- 2096 次· 利用多光譜成像檢測(cè)黑燕麥種子中的德雷克斯孢菌 2022-12-29
- 1344 次· SegVeg通過(guò)深度和淺層方法的結(jié)合將RGB圖像分割成綠色和衰老植被 2022-12-21
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