“基于深度学习的植物识别”国内外现状

目前，基于深度学习的植物识别在国内外都得到了广泛应用和研究。以下是国内外现状的简要介绍：

国外：

1. Google开发的PlantNet：这是一款基于深度学习的植物识别应用程序，用户可以通过拍摄植物的照片，使用PlantNet进行识别。该应用程序使用了深度神经网络技术，并且已经成功识别了超过20,000种植物。

2. iNaturalist：这是一款基于社区的植物识别应用程序，用户可以通过提交自己拍摄的植物照片，其他用户可以帮助识别。该应用程序使用了深度学习算法，并且已经成功识别了超过30,000种植物。

3. Pl@ntNet：这是一个由法国国家农业研究所（INRA）和西班牙基因组研究中心（CRG）合作开发的应用程序，用户可以通过拍摄植物的照片进行识别。该应用程序使用了深度学习技术，并且已经成功识别了超过10,000种植物。

国内：

1. 百度AI Studio：百度AI Studio是一款基于深度学习的植物识别平台，提供了植物图像的分类、检测、分割等功能。该平台使用了深度神经网络技术，并且已经成功识别了多种植物。

2. 中科院自动化所：中科院自动化所开发了一种基于深度学习的植物识别系统，该系统可以自动识别植物的种类、叶片、花朵等特征。该系统使用了深度学习技术，并且已经成功识别了多种植物。

3. 中国植物志：中国植物志是一个由中国科学院植物研究所开发的植物识别应用程序，用户可以通过拍摄植物的照片进行识别。该应用程序使用了深度学习技术，并且已经成功识别了多种植物。