本文介绍了一种基于深度学习的杂草分类方法，利用编码器-解码器卷积神经网络和多光谱图像，实现精准农业中的杂草检测与识别。研究提出的新数据集CWD30展示了模型在不同环境下的有效性，并通过自监督学习解决了类别不平衡问题。结果表明，使用较少的训练数据也能达到高准确率，推动了精准农业技术的发展。