🙊作者简介：在校研究生，拥有计算机专业的研究生开发团队，分享技术代码帮助学生学习，独立完成自己的网站项目。

最后，在自采集的稻穗图像数据集上进行分割性能测试，DBSE-Net对稻穗分割的像素准确率、平均交并比和F1分数分别达到了94.32%、87.59%和91.86%，比次优模型DeepLabv3+的结果分别高出1.61、2.56和1.20个百分点，在单张256×256（像素）图像上耗时0.03s，是DeepLabv3+分割速度的5.3倍。提取了颜色、形态、纹理共85个表型参数,对所有85个数据进行归一化处理,将归一化的85个表型数据与稻穗鲜质量、干质量进行逐步线性回归,挑选相关性高的特征数据。