연구진은 L-system 식물 모델을 활용해 유전체 가지 세기 작업에 합성 데이터를 활용하며, 합성 데이터 비율과 라벨 분포가 성능에 미치는 영향을 분석했어요.
합성 데이터 비율 1:5 ~ 1:22 범위에서 성능이 향상되며, 최적 비율(1:7)은 실제 데이터만 사용했을 때보다 평균 절대 오차를 7.6% 감소시켰어요.
실제 라벨 분포를 가우시안으로 부드럽게 하는 것이 가장 좋은 결과를 냈으며, 라벨당 최소 10개의 합성 이미지만 사용해도 소폭의 성능 향상을 얻을 수 있었어요.