GMT（Guided Mask Transformer）の性能向上にはいくつかの限界があります。まず、モデルは主に葉の位置情報に基づいて設計されているため、葉の形状や色の変化、さらには異なる植物種間の多様性に対しては限界があります。特に、葉が重なり合ったり、異なる成長段階の葉が混在する複雑なシーンでは、モデルの精度が低下する可能性があります。また、訓練データセットのサイズが小さい場合、過学習のリスクが高まり、一般化能力が制限されることも考えられます。
さらに、GMTは特定の植物データセットに最適化されているため、異なる植物種や環境条件においては、性能が低下する可能性があります。したがって、より複雑な植物シーンでの適用可能性を高めるためには、異なる植物種や環境に対する事前学習や、データ拡張技術の活用が必要です。これにより、モデルがより多様なシーンに適応できるようになるでしょう。