发布农业接地识别数据集AgroGround

Abdulla Alshehhi 等（arXiv 论文作者）发布农业视觉数据集 AgroGround：用自动化流水线将八个农业视觉问答数据集的标签转换为疾病病斑和整体目标的标注，生成 794,850 条识别与定位指令样本，用于识别植物疾病和其他农业目标并定位其图像区域。 作者基于该数据微调 2B 视觉语言模型，并在 1,480 张与全部训练数据不重叠、经人工核验的图像上评测预测的身份、区域、联合正确性和对健康图像的拒答。作者称该模型在自建基准及外部 PlantSeg 测试集上的 grounding F1 超过了其标注教师模型。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。