返回
Beetroot type classification based on 3D structure constructed with neural radiance fields
DOI:10.1016/j.compag.2026.111790.png)
摘要
En 中文
• NeRF实现了比SfM-MVS更少伪影的高保真度甜菜根3D重建。
• 提出了一种端到端网络Point-SugarRoot,集成了KAN和CBAM模块。
• Point-SugarRoot超越了PointNet++,并优于2D图像和表型路径。
• 该研究为品种育种和作物管理提供了有价值的技术见解。
Keyword:
Neural Radiance Fields
Beetroot Classification
3D Reconstruction
Point-SugarRoot
Cultivar Breeding
期刊
IF:
8.9
论文数:
1.0W
被引数:
4.8W
机构
引用论文
Automated morphological traits extraction for sorghum plants via 3D point cloud data analysis通过3D点云数据分析自动提取高粱植物的形态特征
LiDAR Platform for Acquisition of 3D Plant Phenotyping Database用于获取3D植物表型数据库的LiDAR平台
PLANTS-BASEL
IF4.1

