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首页> Plant methods> SpikeSegNet-a deep learning approach utilizing encoder-decoder network with hourglass for spike segmentation and counting in wheat plant from visual imaging.

SpikeSegNet-a deep learning approach utilizing encoder-decoder network with hourglass for spike segmentation and counting in wheat plant from visual imaging.

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第一作者： Tanuj,Misra
第一单位： 1ICAR-Indian Agricultural Statistics Research Institute (IASRI), Library Avenue, Pusa, New Delhi 110012 India.
作者： Tanuj,Misra [1] ; Alka,Arora [1] ; Sudeep,Marwaha [1] ; Viswanathan,Chinnusamy [2] ; Atmakuri Ramakrishna,Rao [1] ; Rajni,Jain [3] ; Rabi Narayan,Sahoo [2] ; Mrinmoy,Ray [1] ; Sudhir,Kumar [2] ; Dhandapani,Raju [2] ; Ranjeet Ranjan,Jha [4] ; Aditya,Nigam [4] ; Swati,Goel [2]
作者单位： 1ICAR-Indian Agricultural Statistics Research Institute (IASRI), Library Avenue, Pusa, New Delhi 110012 India. [1] 2ICAR-Indian Agricultural Research Institute, New Delhi, India. [2] 3ICAR-National Institute of Agricultural Economics and Policy Research, New Delhi, India. [3] 4Indian Institute of Technology, Mandi, Himachal Pradesh India. [4]
关键词 Deep learningEncoder-decoder deep networkImage analysisNon-destructive plant phenotypingWheat spikes identification and count
DOI 10.1186/s13007-020-00582-9
PMID 32206080
发布时间 2022-04-13
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Plant methods

Plant methods

2020年16卷

40页

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