Syn2Real 是一个合成—真实视觉领域的数据集。该数据集旨在鼓励进一步开发强大的域转移方法。其目标是训练合成 “源” 域上的模型，然后对其进行更新，以便在真正的 “目标” 域上提高其性能，而无需使用任何目标标注。数据集包括三项任务：具有已知类别集的更传统的封闭集分类任务；研究较少的开放集分类任务（目标域中对象类别未知）以及对象检测任务（涉及通过预测对象的边界框和相应的类标签来定位对象实例）。