كشف الكائنات هو تقنية ناضجة، تتجه نحو أداء كشف يشبه أداء الرؤية البشرية. تقدم هذه الورقة منهجًا يهدف إلى تقليل الفجوة المتبقية في قدرة الكشف من خلال دراسة العوامل البصرية التي تُضعف قابلية كشف الكائنات. وبما أن بعض هذه العوامل صعبة أو مستحيلة القياس في البيانات الحقيقية للحساسات، يتم تدريب كاشف على بيانات مُصَنَّعة، مما يوفر قياسات مثالية وبيانات حقيقية (Ground Truth) على نطاق واسع. ثم يُستخدم هذا الكاشف لمعايرة خسارة وزنية تجريبية، تُعدّل عينات البيانات التدريبية الحقيقية وعوامل تدهور الكشف المرتبطة بها. وتم تطبيق هذا المنهج على مهمة كشف المشاة في المشاهد المرورية. وأُثبتت فعالية خسارة التصحيح التجريبية لعوامل تدهور الكشف (DIW loss) على كاشف تم تدريبه على مجموعة بيانات CityPersons، حيث حقق أداءً جديدًا في مستوى الحالة الحالية (state-of-the-art) على هذا المعيار، مُحسّنًا الأداء السابق بنسبة 1.88%.