Die Verwendung von class-agnostic Segmentierungsmasken kann einige potenzielle Nachteile mit sich bringen. Da diese Masken keine spezifischen Kategorielabels enthalten, könnten sie möglicherweise nicht so präzise sein wie class-specific Masken bei der Segmentierung von Objekten in Bildern. Dies könnte zu einer geringeren Genauigkeit bei der Identifizierung und Segmentierung von Objekten führen. Darüber hinaus könnten class-agnostic Masken Schwierigkeiten bei der Unterscheidung zwischen ähnlich aussehenden Objekten oder bei der Erfassung feiner Details in Bildern haben. Dies könnte zu Fehlern oder Ungenauigkeiten in der Bildverarbeitung führen.