実際の歪みを含む画像に本手法を適用する際には、いくつかの課題が考えられます。
複雑な歪みの相互作用: 実際の画像では、複数の歪みが同時に存在することが多く、これらの歪みが相互に影響し合うため、正確な歪みの識別が難しくなります。特に、異なる歪みが重なり合うことで、視覚的な効果が複雑化し、モデルの予測精度が低下する可能性があります。
データの多様性: 実際の画像は、照明条件、撮影角度、被写体の種類などが多様であり、これにより歪みの表現が変わります。この多様性に対処するためには、モデルがより多くのデータで訓練される必要がありますが、実際のデータを収集することは困難です。
ノイズの影響: 実際の画像には、撮影時のノイズや圧縮アーティファクトなどが含まれることが多く、これが歪みの識別に影響を与える可能性があります。特に、ノイズが強い場合、モデルが正確に歪みを識別できないことがあります。
評価基準の設定: 実際の画像における品質評価は、主観的な要素が強く、評価基準の設定が難しいです。これにより、モデルの性能を客観的に評価することが困難になります。