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#234
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
cross-domain semantic segmentationのために，仮想的なCGから生成可能なsynthetic画像とdepth情報を使い，input / output levelでのdomain adaptationを行うGeometrically Guided Input-Output Adaptation(GIO-Ada)を提案．
新規性
この研究のポイントは，CGから容易に取得することができるdepthなどのgeometric情報を利用したこと．またこの情報がsemantic segmentationの性能を向上することの手助けをするだけでなく，domain shiftの軽減に役立つことを示したこと．
結果
Virtual KITTI→KITTIとSYNTHIA→Cityscapesで提案法を評価．baselineと従来手法と比較して精度向上を，さらにgeometric情報がcross-domain semantic segmentationに有効であることを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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