오염된 데이터 문제는 다른 컴퓨터 비전 과제에도 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 객체 탐지나 분류 작업에서 오염된 데이터가 사용되면 모델의 정확도와 신뢰성이 저하될 수 있습니다. 오염된 데이터로 학습된 모델은 실제 세계에서 발생할 수 있는 이상치나 오류를 잘 처리하지 못할 수 있으며, 이는 실제 응용 프로그램에서 심각한 문제를 초래할 수 있습니다. 따라서 오염된 데이터 문제를 해결하는 것은 객체 탐지, 분류 등의 컴퓨터 비전 과제에서 모델의 성능과 신뢰성을 향상시키는 데 중요합니다.