敵対的アライメントに加え、UDAのためのself-supervisedアライメントアプローチとして、モダリティの対応関係を利用。ソースドメインとターゲットドメインのマルチモーダルなself-supervisedによって、ターゲットドメインの性能向上を達成。

マルチモーダルself-supervisedだけで、ソースのみのトレーニングよりも平均2.4％パフォーマンスが向上。敵対的トレーニングとマルチモーダルself-supervisedを組み合わせて、他のUDAメソッドより3％優れている。