제안 방법의 성능 향상이 주로 심각한 손상에 집중되어 있지만, 경미한 손상에 대한 강인성 향상을 위해서는 다음과 같은 방안을 고려할 수 있습니다:
데이터 다양성: 경미한 손상에 대한 데이터를 더 다양하게 수집하고 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다. 이를 통해 모델이 다양한 손상에 대해 민감하게 대응할 수 있습니다.
앙상블 모델: 경미한 손상에 대한 강인성을 향상시키기 위해 앙상블 모델을 활용할 수 있습니다. 여러 모델을 결합하여 보다 견고한 예측을 할 수 있습니다.
정확한 손상 유형 분류: 경미한 손상에 대한 정확한 손상 유형 분류를 위해 추가적인 특징 추출 및 분석을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.