在草药馆的样本图像和人工智能上
Michael Tessler1,2,3,4, Damon P Little2,3
1Department of Biology, Medgar Evers College, City University of New York, Brooklyn, NY, 11225, USA.
The New phytologist
|July 3, 2025
概括
数字化草本标本为训练人工智能 (AI) 模型进行植物识别提供了有价值的数据. 这种方法可以增强植物学专业知识,并使新的研究途径成为可能.
科学领域:
- 植物学 植物学
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 数字化草本标本越来越多地用于训练人工智能 (AI) 模型.
- 公共存储库提供了丰富的标准化样本图像,适合人工智能应用.
- 来自专业分类学审查的高标签准确性对于人工智能模型培训至关重要.
研究的目的:
- 审查AI计算机视觉对数字化植物标本的应用.
- 概述人工智能如何使用草本馆数据应用于植物学研究.
- 为植物学中的AI提供数据集构建和工作流程的指导.
主要方法:
- 对人工智能计算机视觉技术的审查,应用于草原样本数据.
- 对人工智能植物研究的假设测试和数据集构建的讨论.
- 为人工智能驱动的植物识别和研究开发一个一般的工作流程.
主要成果:
- 人工智能计算机视觉可以有效地利用植物学应用的数字化草本标本.
- 标准化样本数据和高标签准确度有助于AI模型的开发.
- 结构化的工作流程和最佳实践对于成功实施人工智能至关重要.
结论:
- 基于人工智能的植物研究使用数字化草本标本可以增强人类的专业知识.
- 这种方法为植物学中基于假设的研究提供了机会.
- 未来的人工智能研究可以为增强的植物应用改进模型.


