연구진이 합성 데이터(장갑, 문신 등)를 활용해 실제 손 감지 모델의 성능을 개선하는 방법을 연구했어요. 실제 이미지에 합성 액세서리를 추가하는 '인페인팅' 기법을 사용해 장갑 착용 등 다양한 손 모양을 학습시켰어요. 합성 데이터로 사전 학습 후 실제 데이터로 미세 조정하는 방식이 일반적인 실제 테스트 세트에서 성능을 향상시켰어요. 학습 스케줄에 따라 성능이 달라지며, 여러 단계를 거치는 실험에서 가장 높은 성능을 기록했어요.