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hoy voy a presentar visión agrícola extendida una extensión de un conjunto de datos de imagen de gran área para el análisis de patrones agrícolas hoy en día adquirir una gran cantidad de datos pagables en teledetección y agricultura para tareas de aprendizaje automático es extremadamente difícil esto se debe al hecho de que etiquetar esos tipos de conjuntos de datos a menudo requiere un conocimiento del dominio muy sólido y relativo mientras los investigadores dedican una gran cantidad de esfuerzo a crear nuevos datos supervisados y no supervisados otra rama de enfoque es sobre la aplicación como una medida de aprendizaje auto-supervisado en este documento estamos tratando de abordar este problema desde ambas de esas dos prácticas primero lanzamos datos de visión agrícola extendida basado en eso hacemos un contraste con enfoques de aprendizaje son pruebas de clasificación y certificación semántica de Downstream extender su agricultura se compone de las dos partes primero una versión completa de un conjunto de datos de agricultura supervisada segundo imágenes en bruto incapaces para la prin no supervisada
