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

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(1-9)

问题1:小目标怎么界定它的范围?

问题2:大一点的叶片如何采集图像?(尤其是在温室或者田间,不采摘下来的情况下)
问题3+12:代码开源吗?开源代码在哪里能看到?
问题4:一张叶片上存在多种病害叠加,能同时分割出来吗
问题5:当下这方面的研究都是通过相机或手机拍的照片来进行识别、分割,想了解一下无人机尺度要怎样做才能实现识别、分割呢?
问题6:对于segmentAnything作物病害图像分割上应用的看法,比如图片的数据量,模型调参策略和模型评估的标准或参考依据。
问题7:如何把农学专家的先验知识结合深度学习模型?有没有考虑叶片之间互相遮挡的问题?
问题8:不同病虫害可能表现出相似的症状造成误判,应该怎么去区分提高准确性?
问题9:早期病症不太明显的时候是否能检测?有没有对病害的程度做分级?

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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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