제안된 통합 다중 수준 정렬(MGA) 프레임워크는 픽셀, 인스턴스, 범주 수준의 의존성을 동시에 인코딩하여 도메인 간 특징 분포 차이를 줄임으로써 날씨 변화에 강인한 객체 탐지 성능을 향상시킨다. 또한 교사-학생 네트워크 기반의 적응형 지수 이동 평균(AEMA) 전략을 통해 의사 레이블의 품질을 개선하고 지역적 정렬 문제를 완화하여 탐지 강건성을 더욱 높인다.
