本研究では、ドメイン適応手法を2段階行いドメイン間ギャップとドメイン内ギャップを最小化している。まずモデルのドメイン間適応を行い、エントロピーに基づくランキング関数を用いて、対象ドメインを容易なドメインと困難なドメインに分割する。最後にドメイン内ギャップを小さくするために、自己教師アダプテーションを行い、容易なドメインから困難なドメインへの適応を行うことを提案する。

GTA5、SYNTHIA、SynscapesそれぞれをソースドメインとしてのCityscapesへの適用をメインの実験として、また数字の分類(MNIST→USPS、USPS→MNIST、SVHN→MNIST)への適用も行った。各実験の既存のSOTA手法に対して有効性を示した。