SyncMapV2 là một thuật toán phân đoạn ảnh dựa trên học không giám sát cho thấy độ mạnh mẽ tốt hơn nhiều so với các thuật toán tiên tiến hiện có (SOTA). Ngay cả trong các ảnh bị hư hỏng kỹ thuật số (nhiễu, hiệu ứng thời tiết, mờ), sự suy giảm giao điểm trung bình trên hợp (mIoU) rất nhỏ (0,01%), tốt hơn đáng kể so với tốc độ suy giảm của các thuật toán SOTA (23,8%). Nó dựa trên một mô hình học kết hợp các phương trình động lực tự tổ chức và các khái niệm mạng ngẫu nhiên mà không cần đào tạo mạnh mẽ, giám sát hoặc hàm mất mát. Ngoài ra, không giống như các phương pháp hiện có, nó thích ứng trực tuyến mà không cần khởi tạo lại cho mỗi đầu vào, mô phỏng khả năng thích ứng liên tục của thị giác con người. Do đó, ngoài các kết quả chính xác và mạnh mẽ, chúng tôi trình bày thuật toán đầu tiên thích ứng trực tuyến. Các bài kiểm tra khả năng thích ứng cũng cho thấy hầu như không có sự suy giảm hiệu suất.
