연구진은 인공지능 기반의 복숭아 잎 손상 분류 모델을 개발했어요. EfficientNetB5에 CBAM을 적용해 전체 정확도 93.3%를 달성했어요. 전이 학습을 통해 실제 환경에서의 강건성을 평가한 결과, EfficientNetB3+CBAM 조합이 가장 우수한 성능을 보였어요.
기후 변화로 복숭아 과수원의 비가역적 스트레스와 생물학적 압력이 증가하면서 잎의 손상 증상이 겹쳐 수동 진단이 어려워지고 있어요. 이를 해결하기 위해 이미지 기반 분류 접근 방식을 제안했어요.