科研人员提出麦穗表型解析新方法
近日,中国科学院遗传与发育生物学研究所蒋霓团队,提出了基于深度学习的麦穗形态精细表型的解析方法。该方法结合ResNet50-UNet网络实现麦穗区域的精准分割,使用Yolov8x-seg模型完成对小穗的识别分割,并利用所提取的麦穗与小穗掩膜结合图像处理算法,提
近日,中国科学院遗传与发育生物学研究所蒋霓团队,提出了基于深度学习的麦穗形态精细表型的解析方法。该方法结合ResNet50-UNet网络实现麦穗区域的精准分割,使用Yolov8x-seg模型完成对小穗的识别分割,并利用所提取的麦穗与小穗掩膜结合图像处理算法,提
小麦(Triticum aestivumL.)是全球最重要的粮食作物之一,提高产量对保障粮食安全至关重要。小麦产量主要由穗数、穗粒数和千粒重决定,但三者之间往往存在拮抗作用,难以同时提高。因此,深入解析穗部结构特征对于揭示产量形成机制具有重要意义。然而,传统的