연구진은 면 잎 질병 분류를 위한 딥러닝 프레임워크 'CottonLeafVision'을 개발했어요. DenseNet201 모델을 활용해 98%의 최고 분류 정확도를 달성했어요.
모델의 신뢰성과 해석 가능성을 높이기 위해 Grad-CAM, occlusion sensitivity 분석, adversarial training 등 다양한 기법을 적용해 노이즈 저항성을 높였어요.
실제 농업 환경에서 활용할 수 있도록 프로토타입을 개발했으며, 면 잎 질병 관리 상황에서 딥러닝 모델의 활용 가능성을 입증했어요.