注釋數據集的產生和可用性對于自動化表型分析方法的訓練和評估是必不可少的。由于基于3D視覺的表型分析技術的進步以及難以完全注釋復雜的3D植物結構，對具有器官級標記的真實植物的完整3D模型的需求更加明顯。
本文介紹了用X射線斷層成像技術獲得的11個帶注釋的真實薔薇屬植物3D模型的ROSE-X數據集。手動執行注釋，以便以器官標簽的形式為與植物莖相對應的體素提供地面真實數據。此數據集既可作為執行器官級分割的監督學習方法的訓練數據，也可作為評估其性能的基準。數據集中的rosebush模型具有高質量和復雜的結構，器官之間經?；ハ嘀丿B交叉對現有的植物器官分割方法提出了挑戰。作者報告了使用四種基線方法獲得的葉/莖分割結果。通過使用隨機森林分類器訓練局部特征的體積方法可獲得最佳性能，葉子和莖類的聯合相交（IoU）值分別為97.93％和86.23％。
數據集中的rosebush模型示例。對原始的X射線體積進行閾值處理和掩碼處理，得到如圖a所示的實體部分。體積中的每個體素被注釋為葉、莖、花、盆或標簽，以獲得如b所示的地面真實分割。c中，只顯示了植物地上部分，不包括花盆和標簽。d中顯示了只與莖類對應的體素。
通過基線方法預測的玫瑰花灌木樣本的葉和莖標簽。
通過基線方法預測的玫瑰花灌木樣本的莖標簽。
紅色橢圓突出顯示的基線方法的錯誤預測示例。
作者提供了11種薔薇屬植物的帶注釋3D數據集，用于器官分割方法的訓練和評估。還報告了基線方法的葉/莖分割結果，這些結果有待改進。該數據集與基線結果一起，有可能成為未來植物自動表型研究的重要資源。
來源：Plant Methods.ROSE-X: an annotated data set for evaluation of 3D plant organ segmentation methods.Helin Dutagaci, Pejman Rasti, Gilles Galopin & David Rousseau.https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-020-00573-w
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