안 좋은 가시성 조건에서 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 기술이 필요합니다. 먼저, Adversarial Defense Teacher (ADT)와 같은 프레임워크를 활용하여 adversarial defense를 통해 모델의 강인성을 향상시키는 것이 중요합니다. 이를 통해 모델이 세밀하게 변형된 입력에 대해 일관된 예측을 할 수 있도록 유도하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, Zoom-in Zoom-out 전략과 같은 기술을 도입하여 작은 객체를 감지하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이 전략은 선생 모델이 더 나은 가상 라벨을 생성하고 학생 모델이 더 세부적인 특징을 추출하도록 유도함으로써 작은 객체를 효과적으로 감지할 수 있도록 돕습니다. 더불어, 다양한 데이터 증강 기술과 학습 기법을 결합하여 모델의 안정성과 일반화 능력을 향상시키는 것이 중요합니다.