본 논문은 모바일 및 에지 장치에서의 자원 제약을 고려하여 경량화된 식물병 분류 모델 MobilePlantViT를 제안합니다. 식물병은 식량 안보에 심각한 위협이 되므로, 효율적인 식물병 자동 분류 시스템의 필요성이 증대되고 있으며, 딥러닝 기반 모델이 주목받고 있습니다. 하지만 기존 딥러닝 모델들은 높은 계산량으로 인해 모바일 및 에지 장치 배포에 어려움을 겪습니다. MobilePlantViT는 하이브리드 Vision Transformer (ViT) 아키텍처를 사용하여 계산 자원 효율을 최적화하면서 높은 정확도를 유지합니다. 다양한 규모의 식물병 데이터셋에 대한 실험 결과, MobilePlantViT는 80%~99% 이상의 테스트 정확도를 달성하였으며, 0.69M의 작은 파라미터 수에도 불구하고 MobileViTv1 및 MobileViTv2의 소형 버전보다 우수한 성능을 보였습니다. 이는 지속 가능하고 자원 효율적인 스마트 농업 시스템에서의 실용적인 AI 기반 식물병 자동 분류의 가능성을 보여줍니다. 소스 코드는 GitHub 저장소에서 공개됩니다.
