既存の手法は，特定の悪天候条件に特化したものがほとんどだった．またドメイン適応技術のほとんどはターゲットデータやソースデータ，補助情報(GPSとか)に依存していた．提案手法は，エッジ一貫性事前処理を行うことで，依存がなく複数のドメインに同時に汎化することに成功した．

昼間の画像で事前に学習したシンプルなモデルを用いて，MALLは領域汎化およびテスト時間適応設定の両方において，各ドメイン特化の手法を凌駕した．エッジ一貫性事前処理がターゲットドメインにとらわれない有効性があることを示した．モデルが特定の条件に対してすでに訓練されている場合においても，悪天候に対するモデルの性能を向上させることができることを示した

【添付した画像】 日中データで学習したモデル + MALL(提案手法)，その他アーキテクチャの夜間データでの検証結果と可視化結果．