【摘 要】
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针对小麦茎秆截面显微图像分割过程的复杂性,融合ResNet50和Unet网络构建维管束和背景区域的语义分割模型Res-Unet,搭建对小麦茎秆截面、髓腔、厚壁和背景的语义分割模型Mobile-Unet,可实现对小麦茎秆截面尺寸、髓腔尺寸和维管束面积等微观结构参数的检测。针对小麦样本数据集,通过深度学习中迁移学习的共享参数方式,将训练好的ResNet50网络权重应用到茎秆截面切片图像的网络模型上。结
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西多媒体通信与网络技术重点实验室,广西财经学院信息与统计学院,广西大学农学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31771775),广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA159090)。
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针对小麦茎秆截面显微图像分割过程的复杂性,融合ResNet50和Unet网络构建维管束和背景区域的语义分割模型Res-Unet,搭建对小麦茎秆截面、髓腔、厚壁和背景的语义分割模型Mobile-Unet,可实现对小麦茎秆截面尺寸、髓腔尺寸和维管束面积等微观结构参数的检测。针对小麦样本数据集,通过深度学习中迁移学习的共享参数方式,将训练好的ResNet50网络权重应用到茎秆截面切片图像的网络模型上。结果表明,与同类方法相比相关参数在精度上均有较大提升,全部参数的识别率超过97%最高可达99.91%,平均
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