최신 CNN 모델의 하향 작업 성능에 데이터 증강 전략이 미치는 영향을 살펴본 결과, 아키텍처 자체가 성능 향상에 미치는 영향이 더 크다는 결론을 도출했습니다. 연구 결과에 따르면, 데이터 증강 전략은 아키텍처의 내재적 특성보다는 하향 작업 성능 향상에 상대적으로 미미한 영향을 미칩니다. 특히 RepLKNet XL MegData 320px와 같이 데이터 증강이 사전 훈련 및 세밀 조정 과정에서 적용되지 않은 모델이 다른 모델들보다 더 높은 WSOL 점수를 기록하는 결과가 나타났습니다.