SyncMapV2는 비지도 학습 기반의 영상 분할 알고리즘으로, 기존 최첨단(SOTA) 알고리즘들과 비교하여 디지털 손상(잡음, 날씨 효과, 흐림 등)에 대한 놀라운 강건성을 보여줍니다. 기존 SOTA 알고리즘들이 디지털 손상에 대해 평균 IoU(mIoU)가 크게 감소하는 것과 달리(예: 잡음 37.7%, 날씨 33.8%, 흐림 29.5%), SyncMapV2는 mIoU 감소가 0.01%에 불과합니다. 이러한 성능은 강건한 훈련, 지도 학습, 특수한 손실 함수 없이, 자기 조직적 동역학 방정식과 랜덤 네트워크 개념을 결합한 학습 패러다임을 통해 달성됩니다. 또한, 기존 알고리즘과 달리 매 입력마다 재초기화할 필요 없이 온라인으로 적응하며, 인간 시각의 지속적인 적응성을 모방합니다. 적응성 테스트에서도 거의 성능 저하가 없음을 보여줍니다.
