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
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。CVPR 2024 的农业愿景挑战旨在利用语义分割模型为多模态卫星图像的感兴趣区域生成像素级别的语义分割标签。我们提出了一种镶嵌数据增强和稀有类别采样策略，以解决农业视觉数据集中的严重类别不平衡问题。同时，我们采用自适应类别权重方案来抑制常见类别的影响，并增加稀有类别的贡献。此外，我们还提出了一种概率后处理方法，以增加稀有类别的预测值。我们的方法在测试集上获得了 0.547...
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。
