본 논문은 CVPR 2026 UG2+ 워크숍 Track~2에서 악천후 환경(흐림, 어둠, 눈, 안개, 눈부심)에서 야외 장면의 의미 분할을 목표로 하는 연구를 소개합니다.
연구 결과, 모델 용량만으로는 일반화 성능 격차를 해결하기 어려우며, SegFormer-B5 모델은 검증 세트에서 테스트 세트로 전환 시 16.1 mIoU 포인트가 감소했습니다.
훈련 전략을 통해 검증-테스트 격차를 기존 모델의 절반 수준인 6.5 포인트로 줄였으며, 59.9% mIoU를 달성했습니다.