Detalles de la búsqueda
1.
Machine Learning Using Digitized Herbarium Specimens to Advance Phenological Research.
Bioscience
; 70(6): 610-620, 2020 Jul 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32665738
2.
Going deeper in the automated identification of Herbarium specimens.
BMC Evol Biol
; 17(1): 181, 2017 08 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28797242
3.
Estimating Compositions and Nutritional Values of Seed Mixes Based on Vision Transformers.
Plant Phenomics
; 5: 0112, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37953855
4.
Can Artificial Intelligence Help in the Study of Vegetative Growth Patterns from Herbarium Collections? An Evaluation of the Tropical Flora of the French Guiana Forest.
Plants (Basel)
; 11(4)2022 Feb 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35214863
5.
Machine Learning Undercounts Reproductive Organs on Herbarium Specimens but Accurately Derives Their Quantitative Phenological Status: A Case Study of Streptanthus tortuosus.
Plants (Basel)
; 10(11)2021 Nov 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34834835
6.
Attention-Based Recurrent Neural Network for Plant Disease Classification.
Front Plant Sci
; 11: 601250, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33381135
7.
Instance segmentation for the fine detection of crop and weed plants by precision agricultural robots.
Appl Plant Sci
; 8(7): e11373, 2020 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32765972
8.
A new fine-grained method for automated visual analysis of herbarium specimens: A case study for phenological data extraction.
Appl Plant Sci
; 8(6): e11368, 2020 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32626610
9.
Toward a large-scale and deep phenological stage annotation of herbarium specimens: Case studies from temperate, tropical, and equatorial floras.
Appl Plant Sci
; 7(3): e01233, 2019 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30937225
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