提案手法が利用するウェブ由来のデータセットや手動アノテーションデータセットには、しばしばバイアスが含まれています。これらのバイアスは、モデルの学習過程において特定のオブジェクトやシナリオに対する過剰な適応を引き起こす可能性があります。例えば、特定の文化や地域に偏ったデータが多く含まれている場合、モデルはその文化的背景に基づいた判断を優先することになり、他の文化や状況に対して不適切な結果を生むことがあります。また、手動アノテーションの質や一貫性が低い場合、モデルは誤った情報に基づいて学習し、結果として不正確なセグメンテーションを行う可能性があります。したがって、データセットの多様性を確保し、バイアスを軽減するための対策を講じることが、提案手法の結果の信頼性を向上させるために重要です。