自建73200余张包含140种病害和虫害的大型分割数据集，论文发表后数据集和代码一起开源，供科研使用。为解决数据标注专业性强，标注成本高问题，使用半监督实例分割训练模型，用自研去噪算法对伪标签去噪。

我们创造性地将半监督实例分割应用于作物病虫害检测，并部署模型，开发相应的监测系统，将科研成果真正投入到生产实践中去。本算法是以后做遥感影像分割的基石，将与农科院合作，继续做深做强监测系统；与保险公司合作，推动人工智能定损在农业保险中的应用。