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本发明提出了一种基于深度学习的茎秆组织解剖学特征参数高通量提取方法，包括以下步骤：S1，对数字切片图像绘制轮廓和标签类别；S2，使用ResNet作为特征提取器，将原始图像映射到高维特征空间，然后在多个级别上输出特征图；S3，使用编码器‑解码器结构的特征增强器来提取高阶和低阶特征图，并将它们融合以获得最强的特征；S4，为了识别同一语义类别中的实例，于是使用分支检测方法来指示不同的实例；所述分支检测方法包括采用类别分支，宽高分支和回归分支以生成检测输出；S5，检测输出之后，使用实例掩膜来预测维管束的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113344008 B
(45)授权公告日 2022.08.09
(21)申请号 202110612871.9 G06V 10/764 (2022.01)
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