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#977
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
物体検出のドメイン適応に関する論文である。転移性と識別性（Transferability and Discriminability）はトレードオフの関係になる可能性があるが、両立させるためにHierarchical Transferability Calibration Network (HTCN)を提案。
新規性
提案のネットワークでは、IWAT-Iによる画像レベルの重み付け、大域的な画像の文脈を把握しつつインスタンス認識（CILAモジュール）、局所的な転移性を強調した局所特徴マスクを行う。
結果
提案手法を用いた結果Cityscapes → Foggy-Cityscapesにおいて39.8@mAPを達成し、従来法の敵対的学習によるドメイン適応の手法を平均5.6%上回り、さらにUpper Boundの40.3@mAPに近接する精度を出した。
その他（なぜ通ったか？等）
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