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Titel:

Accurate machine learning-based germination detection, prediction and quality assessment of three grain crops

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Genze, Nikita ; Bharti, Richa ; Grieb, Michael ; Schultheiss, Sebastian J. ; Grimm, Dominik G.
Stichworte:
Methodology ; Seed germination ; Germination prediction ; Germination indices ; Machine learning ; Faster R-CNN
Zeitschriftentitel:
Plant Methods
Jahr:
2020
Band / Volume:
16
Heft / Issue:
1
Volltext / DOI:
doi:10.1186/s13007-020-00699-x
Verlag / Institution:
BioMed Central
E-ISSN:
1746-4811
Publikationsdatum:
22.12.2020
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