객체 감지 모델(YOLO)을 실제 응용 분야, 특히 신속한 의사 결정이 중요한 농업 분야에 적용하기 위한 데이터셋 효율적이고 정확한 주석 작성이 어려운 문제에 대한 해결책을 제시한다. 엣지 장치에 YOLO 모델을 배포하여 이미지 캡처 중에 즉시 레이블링을 가능하게 하는 새로운 실시간 주석 작성 접근 방식을 제안한다. YOLOv5, YOLOv8, YOLOv12 아키텍처를 사용하여 단일 클래스 vs. 멀티 클래스 주석 및 사전 훈련 vs. 스크래치 기반 훈련 구성을 비교 분석했다. 사전 훈련 및 단일 클래스 구성이 모델 수렴, 성능, 견고성 측면에서 상당한 이점을 보였다.
