通过两阶段混合训练进行鲁棒小麦穗分割的伪标签优化
计算机视觉与模式识别
2025-12-16 v1
摘要
本扩展摘要详细说明了我们在全球小麦全语义分割竞赛中的解决方案。我们开发了一个系统的自训练框架。该框架结合了两阶段混合训练策略与广泛的数据增强。我们的核心模型是带有混合Transformer(MiT-B4)骨干网络的SegFormer。我们采用迭代的学生-教师循环。该循环逐步优化模型准确率。它还最大化了数据利用率。我们的方法取得了具有竞争力的性能。这在开发阶段和测试阶段数据集上均有体现。
引用
@article{arxiv.2512.11874,
title = {Pseudo-Label Refinement for Robust Wheat Head Segmentation via Two-Stage Hybrid Training},
author = {Jiahao Jiang and Zhangrui Yang and Xuanhan Wang and Jingkuan Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.11874},
year = {2025}
}
备注
3 pages,3 figures, Extended abstract submitted to the 10th Computer Vision in Plant Phenotyping and Agriculture (CVPPA) Workshop, held in conjunction with ICCV 2025