物体認識の実世界応用の為に複数ドメイン学習を行う。通常と霧がかった画像を使う。通常の特徴量抽出をした後、region miningとadjusted region-level alignmentを行う。region miningでは物体の中点をk-meansで求め、またAttentionで物体の配列を抽出する。region-level alignmentではGAN的手法で精度を学習していく。