本文提出了一种基于弱监督学习的3D植物幼芽分割框架Eff-3DPSeg，结合深度学习和点云技术，实现高质量的植物分段，推动植物育种的发展。同时，介绍了多个3D点云数据集及其在深度学习中的应用，强调了自动化精细分析和分层注释的优势。

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。