Конечно, давай разбираться. Первое, что нужно определиться – это набор признаков. Мы будем смотреть на геометрию жилок, форму листа, текстуру, или всё вместе? Если только на жилки, то простой сверточный нейрон или даже ручной HOG-дескриптор вполне подойдут. Но если нужно учитывать тонкие цветовые нюансы, то, возможно, потребуется полноценная сверточная сеть с несколькими блоками остаточных связей. Дальше, данные. Ты сказала «старые рисунки листьев», значит, скорее всего, ручная отрисовка или сканирование, что неизбежно принесёт артефакты – потёки, разводы, неравномерное освещение. Значит, понадобится этап предобработки с адаптивным порогом и, возможно, автоэнкодер для шумоподавления, чтобы выровнять входные данные перед тем, как подавать их в алгоритм сопоставления. Не забудь про аугментацию данных – поворот, масштабирование, добавление шума, иначе модель выучит особенности одного сканера. Теперь, про сопоставление. Если у тебя чёткая классификация (лист А = паттерн X), то можно использовать softmax слой. Но если нужно кластеризовать новые, незнакомые рисунки, то подход без учителя, например, triplet loss или Siamese сеть, будет более гибким. Так алгоритм научится строить векторное пространство, где похожие рисунки будут группироваться вместе, и ты сможешь сортировать их вручную или дать алгоритму выполнить поиск ближайших соседей. С особыми случаями нужно подумать: что делать с листами, разорванными на два рисунка, или нарисованными в другом стиле (например, стилизованная линия против реалистичная штриховка)? Понадобится способ отмечать их как выбросы или создать отдельный класс. И еще, будь осторожна с переобучением – при небольшом объеме данных простая MLP из двух слоев на извлеченных признаках может оказаться эффективнее, чем большая сверточная сеть. В общем: нужно извлечь устойчивые признаки, обработать данные, чтобы убрать артефакты сканирования и чернил, выбрать модель, подходящую для твоего пространства меток, и не забыть про аугментацию данных, чтобы система не врала. Если тебе нужен скелет кода или примерный пайплайн, просто скажи, и я подкину несколько гиперпараметров.