Dünya çapında herbaryum taxonomists açıklamak, sınıflandırmak için kurutulmuş bitkiler ile örnek sayfaları koleksiyonlarını hazır basmış. Bu süreç genellikle zaman alır ve birçok herbaryum kaynaklara örnek sayfa kataloğu gerek yok, ancak Teknoloji Kosta Rika Enstitüsü araştırmacıları son zamanlarda kullanarak bir araştırma yapmıştır derin öğrenme herbaryumlar gelen binlerce tür ile dünya çapında koleksiyonlar, binlerce bitki tanımlamak için tam bir özerk kurulum için büyük bir veri kümesi analiz etmek.
Kullanarak (CNN)katlamalı sinir ağları gelen ve farklı veri setleri iDigBio portal ve diğer (Kosta Rika Fransa) onlar eğitimli CNN öğrenmek için kaynaklar ayırtaç görsel özellikler bitki örnek yaprak binlerce bitki. ”Onlar buldular....olası bir yarı veya tam otomatik sistemi oluşturulması için taxonomists ve uzmanlar bitki de açıklama, sınıflandırma, ve revizyon işi yapmak yardımcı olabilir.”[1]. Öğrenme Fransa'dan başka bir veri kümesi karşı Kosta Rika bir veri kümesi test yaptıklarında bölgeler arasında transfer olabileceğini göstermiştir. Ayrıca öğrenme ve sınıflandırma geliştirmek için örnek sayfa, el yazısı etiketler, barkodlar, logolar ve diğer işaretler kaldırmak için iyi olurdu. Öğrenme ağaçlar, yapraklar, çiçekler görüntüleri alan transfer arasında değil, ama en iyi bitki örnek sayfa için kullanılan bir araştırma sırasında bulundu.