深度学习的进步为植物生殖生物学中的高通量表型应用提供了一套强大的图像分析工具。高通量表型系统正成为大规模解决生物学问题的关键。目前的高通量表型系统都依赖于传统的计算机视觉技术。但是，神经网络，尤其是深度学习正在迅速变得更强大，更易于实现。本文研究了深度学习如何驱动表型系统，解决生殖生物学中的基本问题。

利用深度学习在植物繁殖中进行高通量表型分析

首先，本文介绍了深度学习在植物科学中的应用，提出来其在植物繁殖研究应用中的一般建议，随后给出了玉米穗表型的一个案例研究。最后，本文重点介绍了几个深度学习的应用案例，并讨论了基于深度学习的方法进行了未来的展望。

以玉米穗表型分析为例深入学习工作流程

来源：

Cedar Warman & John E. Fowler. Deep learning-based high-throughput phenotyping can drive future discoveries in plant reproductive biology. Plant Reproduction (2021). https://doi.org/10.1007/s00497-021-00407-2.