植物是地球上不可缺少的资源，它们在环境保护、医药、农业开发、食品相关应用等方面具有重要意义。然而，植物种类和病害鉴定、植物生产的评价等工作，变得越来越复杂。植物研究的一个重要起点是植物表型的鉴定，植物表型是指植物可测量的特征和性状，是植物受自身基因表达、环境影响相互作用的结果, 也是决定农作物产量、品质和抗逆性等性状的重要因素。传统的植物表型鉴定方法包括人工鉴定、植物化学分类、解剖学方法、形态学方法和遗传学方法，这些方法实施困难、效率低、准确性不稳定。随着计算机技术的发展和普及，图像识别技术日趋成熟，已成功应用于人脸识别、目标检测、医学成像等诸多领域。植物表型图像识别（PPIR）是智能农业的一个重要分支。近年来，深度学习在图像识别方面取得了重大突破。因此，基于深度学习的植物表型图像识别技术越来越受到人们的重视。表1显示了最近的相关评论。

表1 最近的相关评论