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在本章中，我们将第3章中讨论的SSL方法扩展到语义和全景分割任务。使用手动生成的标签训练的卷积神经网络通常用于语义或实例分割。在精准农业中，自动化花朵检测方法使用监督模型和后处理技术，随着花朵的外观和数据采集条件的变化，这些技术可能无法始终如一地执行。我们提出了一种自监督学习策略，使用自动生成的伪标签来提高分割模型对不同花卉物种的敏感性。我们来提高模型预测的准确性。然后将增强的语义预测转换为全景伪标签，以迭代训练多任务模型。可以使用现有的后处理方法对自监督模型预测进行细化，以进一步提高其准确性。
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