데이터에 주어진 bbox좌표가 사용하지 않기에는 아쉬움이 남아서 faster rcnn이나 yolo같은 모델을 미리 학습 시키고 (한개의 잎 부분만 검출 하도록)

그 box로 이미지를 잘라서 분류 모델을 학습 시킬까하는데 이렇게 하면 유의미한 향상이 있을까요??

애초에 잎부분만 있을 때와 배경이 존재할때 분류의 성능이에 차이가 있을지 궁금합니다!