面向多作物、多场景的作物分割基础模型发布

慧诺瑞德公司旗下宏表型实验室联合中国科学院遗传与发育生物学研究所、华中科技大学、西北农林科技大学、武汉工程大学等科研单位，在国际期刊《IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing》上正式发表了DepthCropSeg++模型。该模型是面向多作物、多场景的作物分割基础模型，标志着农业AI在植物表型分析领域实现从“专用模型”到“通用基础设施”的关键跨越。应用单目深度估计技术，仅用少量人工即构建了覆盖30多种作物、15类复杂场景、包含2.8万张图像的大规模伪标注数据集，分割效果几乎媲美全人工标注，场景适应性极强的同时还显著降低了标注成本。在包含夜间、密植、反光等挑战性场景的综合测试集上，平均交并比（mIoU）达到93.11%，远超当前通用视觉大模型（如SAM的32.8%）。