简单记录一下关于高通量表型的植物计数模型。
玉米：TasselNet，TasselNetV2扩展到小麦、高粱等作物。
水稻：RiceNet
小麦：CTWheatNet、FLTrans-Net、CSNet、CBAM等等（麦穗研究比较多）。
“Net”在植物高通量表型计数模型中通常指的是“网络”（Network），这表明这些模型是基于深度学习的神经网络架构。比如，TasselNet和RiceNet都是利用深度卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，以实现特定的计数或分类任务。
此外，大名鼎鼎的YOLO系列，现在已经到11了。
其他：各种CNN、SANet、AgroCounters、CountMamba等等。
总之，最近几年针对植物育种的计数模型非常多了。
