Efficient Ensemble of CNN and Transformer Models for Cassava Leaf Disease Classification - Santos, Kaique O. A. dos; Oliveira, Raimundo Correa de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este trabalho propõe uma abordagem de ensemble para a classificação multiclasse de doenças em folhas de mandioca, integrando duas arquiteturas com características complementares em capacidade representacional e eficiência computacional: CropNet, baseada na MobileNetV3, e Swin Transformer. As imagens utilizadas foram coletadas em campo, refletindo variações reais de iluminação, fundo e posicionamento. Os modelos foram avaliados por meio de validação cruzada estratificada com K = 5 folds, utilizando o F1-score macro como principal métrica, dada a distribuição desbalanceada entre classes. Técnicas de aumento de dados foram aplicadas dinamicamente durante o treinamento para melhorar a capacidade de generalização. O ensemble superou os modelos individuais, alcançando F1-score macro médio de 0,8329 e acurácia de 0,9087. Esses resultados demonstram robustez preditiva e indicam potencial para diagnósticos visuais precisos em contextos agrícolas com restrições computacionais.