YOLOv8以外のAIモデルを用いることで、特定の状況や要件に応じた性能向上が期待できます。例えば、Vision Transformer（ViT）などのモデルは、画像の詳細な特徴抽出に優れており、特に複雑なパターン認識において高い精度を発揮します。ViTは、特に大規模なデータセットに対して効果的であり、YOLOv8が苦手とする小さなオブジェクトの検出や、異なる背景における病害の識別においても優れた結果を示す可能性があります。また、ResNetやEfficientNetなどの他のCNNベースのモデルも、特定のタスクにおいて高い精度を持つことが知られており、これらのモデルを組み合わせることで、より高い精度や処理速度を実現できるかもしれません。さらに、これらのモデルは、異なるアーキテクチャやハイパーパラメータの調整を通じて、特定の農業環境や作物に最適化することが可能です。