在 MUSES 中，惡劣條件下的註解困難主要來自於視覺模糊和不清晰的物體邊界。為了克服這些挑戰並提高註解質量和覆蓋率，可以採取以下措施：
多階段註解流程：如 MUSES 中所採用的兩階段註解流程，第一階段僅依賴 RGB 圖像進行初步標註，第二階段則結合其他模態的輔助數據進行精細化標註。這樣可以在初步標註的基礎上，利用其他傳感器的數據來填補不確定區域，從而提高標註的準確性。
訓練標註者：對標註者進行專業培訓，使其熟悉惡劣條件下的標註挑戰，並提供清晰的標註指導方針。這樣可以減少標註過程中的主觀性，提高標註的一致性。
使用輔助工具：開發輔助標註工具，幫助標註者在惡劣條件下更容易識別和標註物體。例如，使用圖像增強技術來改善可視化效果，或提供即時的模態融合視覺化，幫助標註者更好地理解場景。
不確定性標註：在標註過程中，明確標註不確定性區域，並將其標記為“未知類別”或“困難類別”。這樣可以在訓練模型時，讓其學會處理這些不確定性，從而提高模型的魯棒性。