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MKMatlab代码-Deep-Plant-Phenotyping：深度植物表型分析

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简介：
MKMatlab代码-Deep-Plant-Phenotyping 是一个用于进行深度学习驱动的植物表型分析的开源项目，利用MATLAB实现高效的数据处理与模型训练。 Matlab代码深层植物表型分析：DeepPod 该管道引入了深度CNN技术，将拟南芥植物部分分为4类，并使用基于补丁的分类方法来检测和计数该植物的果实。 参考文献： Hamidinekoo, A., Garzón-Martínez, G.A., Ghahremani, M., Corke, F.M.K., Zwiggelaar, R. & Doonan, J.H. (2020). DeepPod: a convolutional neural network based quantification of fruit number in Arabidopsis. *GigaScience*, 9(3), Oxford University Press. 文件和代码要求： 需要使用MATLAB 2017 v9.3或更高版本，以及CAFFE 1.0.0-rc3或更高版本。 引用方式： 如果您在学术环境中使用本段落，请参考以下文献格式进行引用： @article{hamidinekoo2020deeppod, title={DeepPod: a convolutional neural network based quantification of fruit number in Arabidopsis}, author={Hamidinekoo, Azam and Garzón-Martínez, Gina A. and Ghahremani, Morteza and Corke, Fiona MK and Zwiggelaar, Reyer and Doonan, John H} }

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  • MKMatlab代码-Deep-Plant-Phenotyping：深度植物表型分析
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    MKMatlab代码-Deep-Plant-Phenotyping 是一个用于进行深度学习驱动的植物表型分析的开源项目，利用MATLAB实现高效的数据处理与模型训练。 Matlab代码深层植物表型分析：DeepPod 该管道引入了深度CNN技术，将拟南芥植物部分分为4类，并使用基于补丁的分类方法来检测和计数该植物的果实。 参考文献： Hamidinekoo, A., Garzón-Martínez, G.A., Ghahremani, M., Corke, F.M.K., Zwiggelaar, R. & Doonan, J.H. (2020). DeepPod: a convolutional neural network based quantification of fruit number in Arabidopsis. *GigaScience*, 9(3), Oxford University Press. 文件和代码要求： 需要使用MATLAB 2017 v9.3或更高版本，以及CAFFE 1.0.0-rc3或更高版本。 引用方式： 如果您在学术环境中使用本段落，请参考以下文献格式进行引用： @article{hamidinekoo2020deeppod, title={DeepPod: a convolutional neural network based quantification of fruit number in Arabidopsis}, author={Hamidinekoo, Azam and Garzón-Martínez, Gina A. and Ghahremani, Morteza and Corke, Fiona MK and Zwiggelaar, Reyer and Doonan, John H} }
     
  • DeepPlantPhenomics：基于深度学习的植物表型分析
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    DeepPlantPhenomics是运用先进的深度学习技术进行高效、精准的植物表型数据分析的研究平台。通过智能化的数据处理和模型训练，该系统能够揭示作物生长发育中的细微特征及环境响应机制，助力农业研究与应用领域实现重大突破。 已淘汰的深度植物物候学不再积极维护。尽管如此，它仍可用于历史用途，并按原样提供，不包含计划中的更新或错误修复。 深度植物表象学（DPP）是一个利用深度学习技术进行植物表型分析的平台，专为植物科学家设计。 该平台集成了多种学习方法，这意味着它可以同时在CPU和GPU上运行并轻松地跨设备扩展。用户可以通过教程了解如何使用它，并查看示例以获取更多帮助。 关于维护：:sheaf_of_rice: :Canada: 什么是深度学习？ 从原则上讲，DPP为植物表型及相关应用提供了深度学习功能支持。深度学习是一种技术类别，其中包括多种类型的神经网络，在包括图像分类、目标检测和定位以及图像分割等基于图像的任务中处于领先地位。 如何使用该软件包？ 此软件包提供以下两种服务： 1. 使用预训练的神经网络来开发有用的工具。 例如，可以调用tools.predict_rosette_leaf_count()。
     
  • RootNav 2.0：植物表型分析应用
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    RootNav 2.0是一款先进的软件工具，专门用于自动化和优化植物根系及其他特征的表型分析。通过高效处理图像数据，它帮助研究人员深入理解植物生长与环境适应性之间的关系。 这是RootNav 2.0的代码存储库。在准备发布期间，自述文件和存储库中的代码会每天进行改进，请及时查看新功能及说明文档！ **版本更新** - **2020年8月24日 - 版本2.1** - RootNav 2.0 的训练代码得到了显著的优化，使得在新的数据集上训练该工具变得更加容易。 - 新增的功能包括： - 简化的文件夹结构：现在只需传递包含根系统图像和RSML描述的`train` 和 `valid` 文件夹即可开始训练。 - 默认创建并缓存用于训练的遮罩，仅需提供 RSML 描述即可。 - 训练完成后，可以通过运行 `training.py publish` 函数来发布模型，在RootNav 2中使用。 **长期计划** - 其他预训练模型：如果您有特定的数据集需要使用此工具，请联系开发者团队寻求合作。 - 模型和训练代码的持续优化：我们将不断审查现有的架构及培训代码，以期提高性能。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
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    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • Unity3D模型 Nobiax Plant Pack: 森林植物 自然花卉树木
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    Nobiax Plant Pack是专为Unity3D设计的一款高质量资源包，包含丰富多样的森林植物、自然花卉和树木模型，适用于各种环境场景的创作。 Unity3D的花草树木模型很受欢迎，有兴趣的话可以尝试一下。
     
  • web-deep-learning-classifier：利用深度学习模型实现食物分类（Web应用）
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    web-deep-learning-classifier是一款基于深度学习技术的食物分类Web应用。用户上传图片后，系统能快速准确地识别并归类不同种类的食物，为用户提供便捷的图像识别服务。 训练图像分类器并创建Web应用程序：我们的示例是食物图像分类器。 如果您使用了我们的博客或GitHub存储库来开发自己的Web或移动应用，请考虑通过以下引用方式认可我们所做的工作： Pattaniyil，Nindhin和Shaikh，Reshama，2019年 该项目由上述作者共同完成。以下是模型训练所用的工具： - fastai：版本1.0.42 - PyTorch：版本1.0.0 - Python：3.6版 用于部署模型的工具有： - 赫鲁库Flask：1.0版
     
  • Deep-Symbolic-Regression: 深度符号回归源代码
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    Deep-Symbolic-Regression项目提供深度学习与符号回归相结合的源代码，旨在自动推导出简洁且准确表达数据间关系的数学公式。 深层象征回归（DSR）是一种用于符号回归的深度学习算法，其目标是从输入数据集中恢复可处理的数学表达式。软件包dsr包含了实现DSR所需的代码，并提供了启动脚本、基于遗传编程基线方法的符号回归算法以及与sklearn兼容的接口供用户使用自己的数据集进行实验。 安装过程非常简便，在Python 3虚拟环境中通过pip命令即可完成： 1. 创建一个Python 3虚拟环境： ``` python3 -m venv venv3 ``` 2. 激活创建好的虚拟环境： ``` source venv3/bin/activate ``` 3. 安装所需的Python依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ```
     
  • MKMatlab代码-SPH_2D：SPH_2D演示
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    MKMatlab代码-SPH_2D：SPH_2D演示是一个用于展示二维光滑粒子流体动力学（SPH）方法的Matlab代码集，适用于学习和研究。 标题中的mkmatlab代码-SPH_2D指的是一个基于MATLAB编程的项目，专门用于实现二维 Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) 方法。SPH 是一种数值计算方法，常用于模拟流体动力学问题，尤其是那些涉及自由表面或者界面演化的问题，如水波、爆炸、熔融金属流动等。 在MATLAB环境中，SPH_2D项目可能包含了数据结构设计、粒子运动和相互作用的算法、时间步进控制以及结果可视化等方面的内容。代码可能分为几个部分，比如初始化粒子分布、定义物理模型（如牛顿流体方程）、实现加权函数（如高斯函数）以及边界条件处理等。 描述中的mkmatlab代码可能是项目作者的简称或者是特定的命名约定，意味着这个代码是使用MATLAB语言编写的，并且可能包含了一些自定义的工具或者函数。 标签系统开源表明了这个SPH_2D MATLAB代码是开放源代码的，这意味着公众可以访问、阅读、使用、复制、分发以及改进这个代码。开源软件促进了知识的共享和协作，使得开发者可以基于现有工作进行创新，同时也便于其他研究者验证和扩展其研究成果。 在压缩包文件名称列表中看到的SPH_2D-master通常表示下载的压缩包包含了项目的主分支代码。 详细的知识点包括： 1. **Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)**：SPH是一种无网格方法，通过将流体表示为一系列质点来模拟。每个质点都有质量和体积，并通过加权函数与其他质点交互，从而计算速度、压力和其他物理量。 2. **MATLAB编程**：MATLAB是一种高级编程语言，广泛用于科学计算、图像处理和数据分析。在SPH_2D项目中，MATLAB可能被用来实现数值算法、数据处理和结果可视化。 3. **数据结构**：在SPH方法中需要有效地存储和操作粒子数据，这可能涉及到定制的数据结构如粒子数组或结构体数组。 4. **物理模型**：代码中包含了描述流体行为的牛顿流体力学方程或其他相关方程的离散化形式。 5. **加权函数**：SPH的关键在于使用加权函数（例如高斯函数）在质点间进行插值和积分，以计算各种物理量。 6. **时间步进控制**：为了实现动态模拟，代码需要采用如Euler或Runge-Kutta方法的时间步长控制策略来更新粒子状态。 7. **边界条件处理**：SPH中的一个关键部分是流体与固体边界的相互作用。项目中可能包含各种类型的边界条件的处理方式，例如自由表面和滑移边界等。 8. **开源实践**：了解如何遵循不同类型的开源许可证（如MIT、GPL）以及使用Git版本控制系统进行协作开发。 9. **代码组织**：良好的代码结构与注释对于理解和维护项目至关重要。这通常包括头文件、主程序函数库和示例脚本等部分。 10. **结果可视化**：MATLAB提供了强大的图形用户界面（GUI）及绘图功能，适用于展示SPH模拟的结果如粒子分布速度场压力场等。 通过深入研究这些知识点，可以更好地理解和应用这个开源的SPH_2D MATLAB代码，在学术或工程实践中发挥其作用。
     
  • U-Boot移植手册及UBOOT代码深度解析与移植详解
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    本书为深入学习和掌握U-Boot（Universal Boot Loader）提供全面指导，涵盖其移植过程、代码结构分析以及高级移植技巧，是嵌入式系统开发者的必备参考。 u-boot移植手册详细介绍了如何将u-boot移植到不同的硬件平台，并对uboot代码进行了深入分析。此外，《UBoot移植详解》也提供了全面的指南，帮助读者理解并实践UBOOT的移植过程。这些资料对于希望深入了解u-Boot工作原理和掌握其移植技巧的技术人员来说是非常有价值的资源。
     
  • 深度学习模型概览（MATLAB | Deep Learning Designer）第一部分
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    本教程为《深度学习模型概览》系列的第一部分，使用MATLAB中的Deep Learning Designer工具介绍基础概念和操作流程。 预训练模型包含以下部分（注意由于文件巨大被分为了三部分）：AlexNet、Darknet_19、Darknet_53、DenseNet_201、EfficientNet_b0、Inception_ResNet_v2、Inception_v3、LeNet、LeNet_Places365、mobileNet_v2、NasNet_large、NasNet_mobile、ResNet_18、ResNet_50、ResNet_101、shuffleNetVGG_16和Xception。所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后的模型变量皆为net。使用较新版本的Matlab可以支持更多的这些模型，在Matlab深度学习工具箱中的深度网络编辑器里可以从工作区导入，并根据需求进一步改进。 关于每个模型的具体内容解释，请参考相关文档或博客文章。