為了進一步提升MT F-CVT在不同天氣和照明條件下的泛化能力，可以採取以下幾個策略：
數據增強技術：在訓練過程中引入多種數據增強技術，例如隨機亮度調整、對比度變化、模糊處理和顏色扭曲等，這些技術可以模擬不同的天氣和照明條件，從而使模型在多樣化的環境中學習到更具魯棒性的特徵。
多樣化數據集：收集來自不同地理位置和氣候條件的數據，確保數據集中包含雨天、雪天、霧天等多種天氣情況的圖像。這樣可以幫助模型學習在各種環境下的特徵，增強其泛化能力。
使用合成數據：利用3D模擬環境生成合成數據，這些數據可以在不同的天氣和照明條件下進行模擬，並用於訓練模型。這樣可以在不需要大量實際數據的情況下，擴展模型的訓練範圍。
自適應學習：實施自適應學習策略，根據實時環境變化調整模型的參數。例如，當檢測到光照變化時，可以動態調整模型的預測閾值或特徵提取方式，以提高在特定條件下的檢測性能。
跨域學習：利用跨域學習技術，將在一個環境中訓練的模型應用到另一個環境中，並通過少量的標註數據進行微調，這樣可以提高模型在新環境中的適應性。