LU-ReNet植物叶片分割与计数模型

作     者：邹龙 王以松 魏昆鹏 彭啟文 王玮 王运乾 ZOU Long;WANG Yi-song;WEI Kun-peng;PENG Qi-wen;WANG Wei;WANG Yun-qian

作者机构：贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 中国移动通信集团设计院有限公司河南郑州450003 

基　　金：国家自然科学基金项目(61976065、U1832605) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2022年第43卷第2期

页      码：553-559页

摘      要：为完成一种植物叶片分割与计数模型LU-ReNet,利用Xception module和CoordConv改进模型编码器,通过改进的ReNet模型并参照Unet模型结构将CNN和RNN结合在一起。在CVPPP的A1、A2、A3基准数据集上,LU-ReNet模型取得了0.95的平均F1-score、95.54%的平均前景-背景Dice(FBD%)、0.95的平均召回率和1.91的平均计数差分绝对值(|Dic|)。在A2基准数据集上,该模型表现超越大部分最新算法。实验结果表明,该网络在拥有高分割准确率的同时具有良好的泛化能力。

主 题 词：叶片分割 植物表型 深度神经网络 卷积神经网络 叶片计数 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2022.02.035

馆 藏 号：203107501...