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WARLearn: Weather-Adaptive Representation Learning
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内容提要
本研究提出了WARLearn框架，以应对恶劣天气下自适应表示学习的挑战。通过减少额外训练，模型在雾天和低光条件下显著提升了性能，增强了对数据分布变化的适应能力。
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关键要点
- 本研究提出了WARLearn框架，以应对恶劣天气下自适应表示学习的挑战。
- 通过减少额外训练，模型在雾天和低光条件下显著提升了性能。
- 实验证明该方法在未见的实际数据集上取得了优异的结果。
- WARLearn框架增强了模型对数据分布变化的适应能力。
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