Selbstüberwachtes Lernen ermöglicht effiziente Nutzung unmarkierter landwirtschaftlicher Bilddaten und verbessert die Leistung in einer Vielzahl von Downstream-Aufgaben wie Klassifizierung, Erkennung, Segmentierung und Anomalieerkennung.
