植物病害の自動診断における画像セグメンテーションの限界は、主に以下の点に集約されます。まず、既存のデータセットの多くは、ラボ環境で収集された画像に依存しており、実際の農業環境における複雑な背景や多様な照明条件を反映していません。このため、ラボで訓練されたモデルは、現実のフィールドでのパフォーマンスが低下する可能性があります。また、セグメンテーションマスクの精度が不十分である場合、病害の影響を正確に特定することが難しくなります。さらに、植物病害の多様性や、異なる植物種に対する病害の特異性を考慮したモデルの開発が求められますが、これには大量の高品質なアノテーションが必要です。これらの要因が、植物病害の自動診断における画像セグメンテーションの限界を形成しています。