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@@ -33,8 +33,8 @@ ConvNext_Multi는 다중분광(멀티스펙트럼) 영상 데이터를 입력으
 
 ### Direct Use
 
-- 다중분광 영상 기반 작물 및 식생 분류  
-- 드론, 위성 영상의 5밴드 입력 멀티스펙트럼 이미지 분류 작업
+- 다중분광 영상 기반 생육 상태 분류  
+- 드론 영상의 5밴드 입력 멀티스펙트럼 이미지 분류 작업
 
 ### Downstream Use
 
@@ -43,8 +43,8 @@ ConvNext_Multi는 다중분광(멀티스펙트럼) 영상 데이터를 입력으
 
 ### Out-of-Scope Use
 
-- RGB 3밴드 영상만을 사용하는 경우 (성능 저하 예상)  
-- 비정형 또는 비멀티밴드 이미지(예: 자연 사진, 의료 영상 등)  
+- RGB 3밴드 영상만을 사용하는 경우 (입력 구조상 활용 불가)  
+- 보정되지 않은 멀티밴드 이미지(다중분광 보정값 처리 필요)  
 - 객체 검출, 분할 등 분류 이외의 태스크  
 
 ## Bias, Risks, and Limitations
@@ -77,7 +77,7 @@ predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1)
 
 - **Training Data:**  
   - 드론 및 위성 촬영 다중분광(5밴드) 이미지 데이터셋  
-  - 라벨: 주요 작물 및 식생 클래스  
+  - 라벨: 주요 작물 및 생육 상태 클래스  
 - **Training Procedure:**  
   - 파인튜닝: facebook/convnext-tiny-224 기반  
   - 에폭수: 100