Sqrt-error-weighted grade model for weakly supervised weed segmentation of UAV imagery

方法

基于无人机影像，采用弱监督学习与平方根误差加权分级模型。

发现

该模型在弱标注条件下有效提升了杂草分割精度。

机会点

可探索更轻量的弱监督标注策略，并迁移到多作物、多生育期的田间杂草分割。

基于平方根误差加权的等级模型用于无人机影像中弱监督杂草分割。《计算机与电子农业》