基于迁移学习的牧草冠层分割方法研究

本文介绍了一种基于迁移学习的牧草冠层分割方法，该方法利用预训练模型的知识，提高了牧草冠层分割的精度和效率。通过将预训练模型在其他领域学习到的特征迁移到牧草冠层分割任务中，可以有效地减少训练数据需求，并提高模型的泛化能力。该方法可以应用于牧草产量估算、牧草生长监测等领域，具有重要的应用价值。

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