Introduzione

L'analisi delle piante è un campo di ricerca in costante evoluzione, e i ricercatori stanno sempre cercando nuove strategie per migliorare la precisione dei modelli. Uno degli ostacoli principali nell'analisi delle piante è la variazione all'interno della categoria, che può rendere difficile l'apprendimento dei modelli di intelligenza artificiale.

Il nuovo metodo sviluppato dal team di ricercatori, noto come FGDCC, mira a superare questo ostacolo utilizzando la classificazione per scoprire pseudo-etichette che rappresentano una misura della somiglianza tra le immagini.

I risultati iniziali mostrano che il metodo può migliorare notevolmente l'efficienza dei modelli di intelligenza artificiale, anche quando i dati sono scarsamente rappresentativi.

Il codice sorgente del metodo è disponibile su GitHub.