【摘 要】
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育种因周期长、难度大、失败率高使得选育优良品种进程较为缓慢，基于卷积神经网络的图像识别技术因占用资源少、准确率高的优点而得到了大量应用。本文阐释了基于卷积神经网络的图像识别技术的基本原理，并以识别统计水稻稻粒为例进行了实际运用展示，论证了基于卷积神经网络的图像识别技术在育种工作中的可行性。随着技术进一步成熟，未来大量性状分辨记录、数量统计等工作将由机器完成，减轻育种工作的工作量。
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育种因周期长、难度大、失败率高使得选育优良品种进程较为缓慢，基于卷积神经网络的图像识别技术因占用资源少、准确率高的优点而得到了大量应用。本文阐释了基于卷积神经网络的图像识别技术的基本原理，并以识别统计水稻稻粒为例进行了实际运用展示，论证了基于卷积神经网络的图像识别技术在育种工作中的可行性。随着技术进一步成熟，未来大量性状分辨记录、数量统计等工作将由机器完成，减轻育种工作的工作量。
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