本文介绍了一种基于深度学习的方法，能够自动识别显微图像中的九种硬木物种，并生成相应的图像数据集。该方法通过灵活的管道注释管胞要素，表现出与人类专家相似的识别能力，未来将有助于改善木纤维产品的流动控制，保护森林资源。
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