Plant Phenomics 回看 | 周国雄:面向番茄叶片病害的深度学习方法研究(下)

学术   2024-12-25 14:00   江苏  
一、主讲文章

Plant Phenomics | 中南林科大周国雄教授团队基于PDC-VLD的具有较强泛化性能的番茄叶病多模态开放目标检测模型


Plant Phenomics | 中南林业科技大学周国雄教授团队基于PLPNet的番茄叶片病害图像精确检测方法

二、问题合集(10-17)

问题10:可以实现复杂环境(大田)下的病害识别吗?

问题11:叶片衰老,导致误判不知道是病斑区域还是衰老区域,怎么界定呢?或者是否有相关模型、策略去考虑这个情况?
问题13:在该领域未来的发展方向老师觉得会是什么样子?
问题14:样本制作时褐色叶柄是否被勾选成病斑?不同人目视解译的标准存在差异,是否有好的标记方法?
问题15:为什么不对比v8相关SOTA模型,新式注意力机制是否有关注呢?
问题16:病斑率小于50%的叶片,叶片病级划分标准是什么?如果只定焦病斑部分,如何做到病害定级?
问题17:多源数据融合做病害检测的难点和可行性?无人机图像拆分后不清晰看不出病害情况怎么办?

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About Plant Phenomics

《植物表型组学》(Plant Phenomics)是由南京农业大学和美国科学促进会(AAAS)合作创办的英文学术期刊,于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式,刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术,基于图像分析和机器学习的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用,与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究,表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJScopusPMCEISCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2023影响因子为7.6,位于农艺学、植物科学、遥感一区。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目、2024年入选江苏科技期刊卓越行动计划领军期刊项目、中国科技期刊卓越行动计划二期英文梯队期刊。


编辑排版:王平、陈新月(浙江大学)

审核:尹欢、孔敏
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植物表型组学
《植物表型组学》(Plant Phenomics)是南京农业大学主办的英文学术期刊,刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。
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