农业计算机视觉的最新进展在很大程度上依赖于深度学习模型，尽管深度学习模型在一般任务上取得了成功，但往往缺乏针对农业的微调。由于依赖非农业数据集的权重，这会导致训练时间增加、资源使用增加以及性能降低。

通过标准化和集中化提高模型性能和数据效率

尽管迁移学习已被证明可以有效缩小数据差距，但当前的研究强调现有的预训练模型在捕获农业相关性方面的不足，并且缺乏大量的农业特定数据集。挑战包括特定任务数据不足以及农业环境中数据增强功效的不确定性。

为了解决这些问题，探索替代的预训练模型策略并建立集中式农业数据集对于提高数据效率并增强农业特定任务中的模型性能至关重要。

在《植物表型学》上发表的一项研究中，研究人员通过标准化三个不同任务的广泛公共数据集并构建基准和预训练模型，创建了一个新颖的农业深度学习框架。

他们采用了农业中尚未探索的常用深度学习方法，来提高数据效率和模型性能，而无需对现有管道进行重大改变。研究表明，标准基准使模型的性能与现有基准相当或更好，并且通过AgML(github.com/Project-AgML/AgML)提供这些资源。

对于物体检测，农业预训练权重的性能大大优于标准基线，实现更快的收敛和更高的精度，特别是对于某些水果。同样，在语义分割中，具有农业预训练主干的模型优于具有一般主干的模型，表明性能快速提高。

这些发现强调，即使对训练过程进行细微调整也可以显着增强农业深度学习任务。该研究还深入研究了数据增强的功效，发现空间增强优于视觉增强，这表明它们有可能增强模型在不同条件下的通用性和性能。

然而，不同任务和条件的影响各不相同，凸显了增强应用的微妙本质。此外，研究人员探索了注释质量的影响，发现即使注释质量较低，模型仍然可以表现良好，这表明更广泛的数据使用和注释策略的潜力。

总之，这项工作不仅通过一套新颖的标准化数据集、基准和预训练模型推进了农业深度学习领域，而且还为未来的研究提供了实用指南。通过证明微小的培训调整可以带来显着的改进，为更高效和有效的农业深度学习开辟了道路，最终有助于实现提高农业技术和生产力的更广泛目标。