Jove
Visualize
联系我们

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Palm oil: a review on nutritional composition, processing, contaminants, and sustainability frameworks in the food system.

Frontiers in plant science·2026
Same author

Dynamics of flavonoid metabolites in coconut water based on metabolomics perspective.

Frontiers in plant science·2024
Same author

Exploring the density and morphology of coconut structures at two locations: a time-based analysis using computer tomography.

PeerJ·2024
Same author

Preliminary study on the association between lignan metabolites and CT non-destructive testing of coconut fruit at different developmental stages.

PeerJ·2024
Same author

Developing non-invasive 3D quantificational imaging for intelligent coconut analysis system with X-ray.

Plant methods·2023
Same author

Visualization and quantification of coconut using advanced computed tomography postprocessing technology.

PloS one·2023
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关实验视频

Updated: Jul 7, 2025

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
04:48

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

Published on: November 30, 2022

2.8K

一个改进的Deeplab V3+基于网络的子CT图像细分方法.

Qianfan Liu1, Yu Zhang1, Jing Chen2

  • 1School of Computer Science and Technology, Hainan University, Haikou, China.

Frontiers in plant science
|December 27, 2023
PubMed
概括

这项研究引入了一个改进的Deeplab V3+模型,用于从CT扫描中对子内部器官进行细分. 改进后的模型提供了更高的准确性,有助于子的育种和研究.

关键词:
这就是为什么CBAM是CBAM.图像 图像 图像 图像 图像这就是DASPP.RRM RRM 是一个很好的方法.子是一种子.语义细分 语义细分 语义细分 语义细分

更多相关视频

Deep Learning-Based Segmentation of Cryo-Electron Tomograms
10:25

Deep Learning-Based Segmentation of Cryo-Electron Tomograms

Published on: November 11, 2022

8.8K
Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications
03:31

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications

Published on: December 15, 2023

557

相关实验视频

Last Updated: Jul 7, 2025

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
04:48

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

Published on: November 30, 2022

2.8K
Deep Learning-Based Segmentation of Cryo-Electron Tomograms
10:25

Deep Learning-Based Segmentation of Cryo-Electron Tomograms

Published on: November 11, 2022

8.8K
Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications
03:31

Author Spotlight: Enhancement of Salient Object Detection for Smart Grid Applications

Published on: December 15, 2023

557

科学领域:

  • 农业科学 农业科学
  • 计算机视觉 计算机视觉
  • 医疗成像医学成像

背景情况:

  • 子种植依赖于手工经验,阻碍了内部特征观察和育种优化.
  • 由于数据的复杂性,从CT图像中精确细分子内部器官是具有挑战性的.

研究的目的:

  • 开发一种先进的图像细分模型,用于准确识别子内部器官.
  • 通过更好的内部特征分析,提高子育种计划的效率和准确性.

主要方法:

  • 开发了一个改进的Deeplab V3+架构,结合了密集的形空间金字塔聚合模块和卷积块注意模块 (CBAM).
  • 整合了残留精制模块 (RRM),以精制器官之间的边界信息.
  • 模型的性能通过对各种子器官CT图像进行比较和废弃实验来验证.

主要成果:

  • 与现有方法相比,拟议的模型在细分子内部器官方面显示出明显更高的准确性.
  • 密集的形空间金字塔聚合模块有效地解决了来自稀疏采样的信息丢失,并捕获了全球特征.
  • CBAM和RRM模块提高了模型捕获详细边界信息的能力.

结论:

  • 增强的细分算法提供了一个强大的解决方案,用于从CT图像中准确的内部子器官细分.
  • 这项技术为子研究人员提供了数据驱动的决策,支持育种和生长分析.
  • 开发的模型有可能在子种植中推进精密农业.