【數據增強】Benchmarking Robustness in Object Detection: Autonomous Driving when Winter is Coming

本文貢獻在於： 提供三個簡單易用的人造數據集 一些結論（詳細看實驗部分）：backbone也在增強訓練集（本文驗證了風格遷移）上訓練，測試效果更好，使用合併數據集訓練，證明在真實數據集上也有表現不錯。   摘要 圖片扭曲和天氣條件對深度學習在真實世界的應用影響很大 標準目標檢測模型在腐蝕圖片上性能下降（30-60%下降）   貢獻 提出一個Robust Detection Benchmark，包含

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