基于静态RGB图像的玉米种子活力早期筛选:一种采用Focal Loss和自动超参数调优的深度学习方法(原标题:Early-stage screening of maize seed vigor from static RGB images: A deep learning approach with Focal Loss and automated hyperparameter tuning)
种子活力是种子质量与发芽潜力的关键指标,传统活力检测方法如四唑染色具有破坏性且需3-7天高强度人工操作,成为大规模播前筛选的关键瓶颈。本研究提出SeedFocusNet,集成浅层特征提取模块与基于Focal Loss的分类骨干网络,旨在增强对难以区分的高活力种子的识别。超参数通过Optuna框架结合贝叶斯优化在验证集上自动优化,ResNet50被选为最优架构。在测试集上对高活力种子识别的精确率达到74.39%,召回率达到54.46%。温室出苗实验进一步验证了SeedFocusNet筛选出的种子在同一品种内不同储藏时长下均表现出更高的出苗率。