SyncMapV2は、非マップ学習ベースの画像分割アルゴリズムであり、従来の最先端（SOTA）アルゴリズムよりもはるかに優れた堅牢性を示します。デジタルダメージ（ノイズ、天候効果、ぼかし）のある画像でも、mIoU（Mean Intersection over Union）の低下が非常に少なく（0.01％）、SOTAアルゴリズムの低下率（23.8％）と比較した場合、著しく優れた性能を示します。これは、堅牢なトレーニング、監督、損失関数なしで自己組織化力学方程式とランダムネットワーク概念を組み合わせた学習パラダイムに基づいています。さらに、従来の方法とは異なり、各入力に対して再初期化する必要なしにオンラインで適応し、人間の視覚の継続的な適応性を模倣します。したがって、正確で堅牢な結果を超えて、オンラインで適応する最初のアルゴリズムを提示します。適応テストでも性能低下がほとんどないことを示しています。
