在这里,我们开发了一种表型管道来提取和量化不同生菜品种的叶子的多个语义成分。
通过精细定义和图像标注,采用语义分割模型将莴苣叶自动分解为6种语义成分。
通过归一化操作,将大小和方向差异较大的叶片旋转并缩放到同一水平进行性状定量和比较。
正背生菜叶也首次用于评估语义分割的准确性及其与几何、颜色和脉络角度的本质区别。
这些语义成分贡献了大量难以人工测量的性状,有助于发现莴苣叶片的统计差异,便于叶片分类和鉴定。
所提出的方法可以通过补充更丰富的注释叶片来提高分割精度,并扩展到其他作物的叶片表型。
在这里,我们开发了一种表型管道来提取和量化不同生菜品种的叶子的多个语义成分。
通过精细定义和图像标注,采用语义分割模型将莴苣叶自动分解为6种语义成分。
通过归一化操作,将大小和方向差异较大的叶片旋转并缩放到同一水平进行性状定量和比较。
正背生菜叶也首次用于评估语义分割的准确性及其与几何、颜色和脉络角度的本质区别。
这些语义成分贡献了大量难以人工测量的性状,有助于发现莴苣叶片的统计差异,便于叶片分类和鉴定。
所提出的方法可以通过补充更丰富的注释叶片来提高分割精度,并扩展到其他作物的叶片表型。
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