Durch den Einsatz einer Zusammenstellung von Grundlagenmodellen, die robuste Merkmalsdarstellungen, Inhaltsvielfalt und präzise klassenunabhängige Segmentierungen liefern, kann die Leistung bei der domänenübergreifenden semantischen Segmentierung deutlich verbessert werden.
Eine einfache Methode zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit von semantischen Segmentierungsnetzen durch den Einsatz von Sprache als Quelle für Randomisierung.
Eine effiziente Datengenerierungspipeline, die auf leistungsfähigen Bildiffusionsmodellen basiert, kann die Leistung von Methoden zur domänenübergreifenden semantischen Segmentierung deutlich verbessern.