半监督苗行提取算法

该算法利用半监督语义分割与区域标注,从少量标注图像中准确提取刚插秧苗的作业侧行,显著优于全监督方法。

Shuaihui, Gan · 俞高红 · Lei, Wang · 孙良

Computers and Electronics in Agriculture 2025

参数信息

mIoU(1/1 标注)
97.28 %
mIoU(1/16 标注)
97.28 %
平均误差(1/16 标注)
8.93 pixels

技术优势

标注成本大幅下降

使用 Unimatch 半监督框架,仅用 1/16 的标注图像就达到高精度,充分利用未标注图像中的特征信息。

标注难度降低

采用区域标注代替逐像素精细标注,降低标注难度。

作业侧苗行提得准

基于分割掩膜边界线的加权平移方法能精准定位离作业侧最近的苗行。

少标注也更强

在 1/16 标注量下,mIoU 比监督方法高 18.59 个百分点,且平均误差仅 8.93 像素。

应用场景