零樣本深度學習驅(qū)動的楊樹葉片表型檢測方法研究

摘要： 葉片表型檢測是感知楊樹生長狀態(tài)的重要手段之一，葉片顏色、姿態(tài)、紋理等形態(tài)結(jié)構(gòu)表型信息可揭示植株所受脅迫的程度。其中，單個葉片分割是計算、統(tǒng)計其表型參數(shù)的基礎(chǔ)。當前流行的AI算法已可滿足葉片分割任務(wù)的性能需求，然而常規(guī)深度學習模型訓練需要大量人工標簽，制約了其發(fā)展和應(yīng)用。本研究提出一種融合零樣本學習和遷移學習的楊樹葉片實例分割方法：運用視覺大模型GroundingDINO檢索楊樹... （共9頁）