Bakgrund: Hög upplösning och hög genomströmning genotyp till fenotyp studier i växter pågår för att påskynda avel av klimatklara grödor. Under de senaste åren har djupinlärningsteknik och i synnerhet Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks och Long-Short Term Memories (LSTMs), visat stor framgång i visuell dataigenkänning, klassificering och sekvensinlärning uppgifter. På senare tid har CNN använts för växtklassificering och fenotypning, med hjälp av enskilda statiska bilder av växterna. Å andra sidan har växters dynamiska beteende samt deras tillväxt varit en viktig fenotyp för växtbiologer, och detta motiverade oss att studera potentialen hos LSTMs i kodningen av dessa tidsinformation för anslutning klassificering uppgift, vilket är användbart vid automatisering av växtproduktion och skötsel. I detta dokument föreslår vi ett CNN-LSTM-ramverk för växtklassificering av olika genotyper. Här utnyttjar vi kraften i djupa CNN:er för automatisk ledfunktion och klassifiering, jämfört med att använda handgjorda funktioner. Dessutom utnyttjar vi LSTM:s potential att studera tillväxten av växterna och deras dynamiska beteenden som viktiga diskriminerande fenotyper för anslutning klassificering. Dessutom samlade vi en datauppsättning av tidsserier bildsekvenser av fyra anslutningar av Arabidopsis, fångas i liknande bildförhållanden, som kan användas som ett standardriktmärke av forskare inom området. Vi gjorde den här datauppsättningen tillgänglig för allmänheten. Resultaten ger belägg för fördelarna med vår anslutning klassificering strategi över att använda traditionella handgjorda bildanalys funktioner och andra ramar anslutning klassificering. Vi visar också att användningen av tidsinformation med hjälp av LSTMs kan ytterligare förbättra systemets prestanda. Den föreslagna ramen kan användas i andra tillämpningar, t.ex. vid klassificering av växter med tanke på miljöförhållandena eller för att skilja sjuka växter från friska växter.
En annan metod har använt en CNN-LSTM ram för att klassificera växter i genotyp REF.
Deep phenotyping: deep learning for temporal phenotype/genotype classification
{'venue': 'Plant Methods', 'journal': 'Plant Methods', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}