奖励模型在基于人类偏好学习中至关重要，但其预测驱动因素难以识别。最新的稀疏专家混合（MoE）奖励模型通过将提示路由至专门专家，并根据高路由权重示例对专家进行表征，提升了解释性。然而，路由权重只反映专家接收了哪些提示，而未揭示专家如何评判响应，解释有限。本文提出贡献对比（CoCo）响应级解释方法，利用选择-拒绝响应对的最大贡献差异，联合捕捉路由和偏好行为，忠实表征专家作用。自动及人工评估表明，CoCo较基于路由、得分及稀疏自编码器的替代方案，提供更连贯、忠实和专业化的解释，且保持竞争性的奖励建模准确性。这是首个针对MoE奖励模型解释方法的系统研究。
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本文解决了现有MoE奖励模型通过路由权重难以全面理解专家判别机制的问题，提出基于响应对贡献对比的新方法CoCo，能够更真实反映专家在决策中的作用，提升模型解释性，便于研究和应用中理解和改进模型。
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UAV3DCrop是一个公开数据集，包含大规模无人机多角度农作物图像，覆盖玉米、大豆、小麦和燕麦等作物，用于评估三维重建技术在重复农田监测中的表现。该基准测试包含七种场景优化方法和四种预训练模型的多指标对比，评估包括图像外观、深度和冠层高度恢复。结果显示不同方法在不同指标上表现不一，当前三维重建技术尚未能兼顾外观、几何和度量精度，且预训练模型中仅有部分能恢复准确的尺度，表明农业场景的三维重建仍具挑战。数据集公开提供，促进精准农业视觉技术发展。
准确估计森林高度对于碳核算、生物多样性监测和生态系统管理等应用至关重要。虽然深度学习方法能提供准确预测，但通常无法量化预测不确定性，这在稀疏标注和地理分布变化的地理空间环境中尤为重要。本文研究了用于森林高度估计的深度证据回归（DER），基于TreeUQ基准数据集，利用Sentinel-1/-2多模态卫星数据和巴伐利亚州的树木清单数据，提出了适应极端标签稀疏性的掩码证据损失。采用U-Net结构，实现树高及其不确定性的一次性预测。实验表明，DER在保持与确定性U-Net相当性能的同时，能有效提供校准良好的不确定性估计，展示了证据学习在地球观测数据不确定感知森林结构估计中的潜力。