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近日來自北京林業大學的戴思蘭老師團隊在Plant Methods期刊上發表了標題為《Deep learning for image-based large-flowered chrysanthemum cultivar recognition》的文章。此文揭示了利用植物表型基于菊花品種識別的深度圖像學習法的科研成果！谷豐光電植物表型平臺被用到此次研究中！
品種識別是花卉生產、研究和產業化的基礎工作。菊花具有極高的觀賞價值和豐富的文化底蘊，是我國的一大奇葩。然而，復雜的小頭狀花序、不同的小花類型和眾多的品種阻礙了菊花品種的識別。在此，研究探討了深度學習方法在菊花品種識別中的應用。
提出了基于VGG16和ResNet50兩種網絡的大花菊花深度學習模型。采集了103個品種14000幅圖像的A數據集和197幅不同年份的B數據集。使用數據集A對網絡進行訓練，確定校準精度(Top-5率98%以上)，使用數據集B對模型泛化性能進行評估(Top-5率78%以上)。利用梯度加權類激活映射(Grad-CAM)可視化和特征聚類分析，探討了菊花品種深度學習模型的識別方法。
菊花識別的復雜性。a成千上萬的大花菊花品種。b菊花的頭狀花序結構:(i)線狀小花和(ii)盤狀小花
來自數據集A (a)和B (b)的樣本圖像
將深度學習方法應用到品種識別中，具有識別性能強、識別速度快等優點，是園藝學的一大突破。花序邊緣區、花盤小花區、花序顏色和花序形狀可能是模型決策過程中的關鍵因素，也是人類決策的關鍵因素。
來源：Plant Methods. Deep learning for image-based large-flowered chrysanthemum cultivar recognition.Zhilan Liu,Jue Wang,Ye Tian,Si lan Dai.https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-019-0532-7
最后，再次祝使用谷豐光電產品的戴思蘭老師團隊發表文獻，我們衷心希望您和您的團隊能在科研之路上勇攀高峰、再創佳績！也衷心期盼更多奮斗在科研一線的學者、老師關注谷豐，在各自的科研領域斬獲殊榮！
