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Ung Yang (Chonnam National University) Seungwon Oh (Chonnam National University) Jae Na Im (Chonnam National University) Min-Soo Kim (Chonnam National University) Sang-Hyun Lee (Chonnam National University)
저널정보
한국원예학회 한국원예학회 학술발표요지 원예과학기술지 제39권 별호Ⅱ [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
130 - 130 (1page)

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In vitro germination is the most common method for validating pollen performance, but it has low accuracy and reproducibility and time-consuming since it is necessary to check whether pollen germinated under a microscopic observation. We have previously proposed a new validation system that can evaluate pollen performance according to whether pollen germinated using machine learning techniques such as random forest and convolutional neural networks that perform image recognition and classification. However, supervised learning, in which labeling of pollen germination images is forced, require ... 전체 초록 보기

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