本研究提出了一种基于机器学习和深度学习的叶子实例分割方法，利用合成图像进行数据增强，达到了90%的分割得分。同时，引入了自动识别植物叶片疾病的框架，提升了识别准确性，为农业提供了早期检测工具。此外，研究展示了深度学习在叶数计数中的有效性，推动了植物表型分析的发展。

本研究提出了一种基于机器学习和深度学习的叶子实例分割方法，实现了90%的分割得分。同时开发了3D植物幼芽分割框架Eff-3DPSeg，提高了植物育种效率。此外，研究还探讨了血管分割技术，提出了新的网络初始化方法和自动后处理技术，为生物医学成像提供基准模型。