【数据增强】Benchmarking Robustness in Object Detection: Autonomous Driving when Winter is Coming

本文贡献在于： 提供三个简单易用的人造数据集 一些结论（详细看实验部分）：backbone也在增强训练集（本文验证了风格迁移）上训练，测试效果更好，使用合并数据集训练，证明在真实数据集上也有表现不错。   摘要 图片扭曲和天气条件对深度学习在真实世界的应用影响很大 标准目标检测模型在腐蚀图片上性能下降（30-60%下降）   贡献 提出一个Robust Detection Benchmark，包含

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