30+物种通用
一个无需逐像素标注即可跨物种、跨场景工作的作物分割基础模型，对夜间、密植和未见品种保持高精度。
Jiafei, Zhang · Songliang, Cao · Binghui, Xu · Li, Yanan · Weiwei, Jia · 武婷婷 · 陆昊 · Hu, Weijuan · Zhiguo, Han
IEEE Journal on Selected Topics in Signal Processing 2026
通过几乎无监督的方法构建大规模数据集，避免了昂贵的逐像素标注成本。
数据集覆盖 30+ 物种和 15 种环境条件，模型在不同作物和环境下均能工作。
模型在夜间环境达到 86.90% mIoU，显著优于现有方案。
在综合测试集上，mIoU 比通用视觉基础模型 SAM 高 48.57%，大幅领先。