A Novel Tool for Soybean Pods and Branches Recognition by Deep Learning Based Approach
Rattachement africain : cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
ABSTRACT Phenotypic trait identification is crucial in cultivating new soybean varieties with high yield and quality. The traditional soybean phenotypic trait identification relies on manual pod counting and plant height measuring with a ruler. The heavy workload causes the data collected by human resources to be extremely prone to error. Therefore, developing an efficient and high‐quality method to obtain phenotypic data of soybean pods and branches is urgently needed. Three network models including ResNet‐101, Swin‐S and ConvNeXt‐S are compared in this study, and the ConvNeXt‐S model is identified as optimal, with a mAP@0.5 of 0.95, which could reach 74.2%. A deep learning–based approach soybean plant phenotype detection and data storage system is developed, including information on plants, pods and branches. The R2 between the number of pods detected by the system and the true value reached 0.995. These results indicate that the system is more accurate and stable than the manual phenotype identification. Our study paves the way for reducing economic and time costs as well as improving phenotype identification efficiency and accuracy in detecting soybean phenotypes.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Novel Tool for Soybean Pods and Branches Recognition by Deep Learning Based Approach
- Date Crossref
- 17/12/2024
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Hebei Agricultural University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ministry of Agriculture and Rural Affairs pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Tarleton State University Department of Mechanical pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Qingdao University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hebei Laboratory of Crop Genetics and Breeding pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Zhuozheng Tech Inc Zhengzhou China pays non établi dans la noticeEntreprise
Hebei Agricultural University, Ministry of Agriculture and Rural Affairs et Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences, avec 4 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.