SUMixは、主に画像分類タスクにおいてその効果が実証されていますが、物体検出やセグメンテーションなどの他のタスクに適用することで、さらなる性能向上が期待できるでしょう。物体検出やセグメンテーションでは、オブジェクトの位置や境界を正確に把握することが重要です。SUMixのアプローチは、混合サンプルのセマンティック情報と不確実性を考慮するため、オブジェクトの特徴をより正確に捉えることができる可能性があります。特に、セマンティック情報を用いてミックス比率を学習することで、オブジェクトの重なりや遮蔽の影響を軽減し、より適切なラベルを生成することができるでしょう。これにより、物体検出やセグメンテーションの精度が向上し、モデルのロバスト性も高まると考えられます。