葉の位置情報以外にも、GMTに統合できる事前知識は多岐にわたります。例えば、葉の形状や色に関する情報は、葉の識別やセグメンテーション精度を向上させるために非常に有用です。具体的には、葉の形状に基づく特徴量を抽出し、これをモデルに組み込むことで、異なる葉の種類や成長段階をより正確に識別できるようになります。
また、葉の色に関する情報も重要です。特に、植物の健康状態や成長段階に応じて葉の色が変化するため、色の情報を利用することで、病気の早期発見や成長のモニタリングが可能になります。さらに、葉のテクスチャやパターンに関する情報も、葉の識別に役立つ可能性があります。これらの情報を統合することで、GMTの性能をさらに向上させることができるでしょう。