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2024 年农业视觉挑战赛：通过类别平衡和模型集成进行农业模式识别的亚军解决方案
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种针对农业视觉数据集的语义分割模型，解决了类别不平衡问题，并通过概率后处理方法提高了稀有类别的预测准确性。在CVPR 2024农业愿景挑战中获得第二名。
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关键要点
- 该研究提出了一种针对农业视觉数据集的语义分割模型。
- 模型解决了类别不平衡问题。
- 采用镶嵌数据增强和稀有类别采样策略。
- 使用自适应类别权重方案抑制常见类别的影响。
- 提出概率后处理方法以提高稀有类别的预测准确性。
- 在CVPR 2024农业愿景挑战中获得第二名，平均交并比得分为0.547。
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