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#202
summarized by : Shigemichi Matsuzaki
どんな論文か？
セマンティックセグメンテーションにおける教師なしドメイン適応(UDA)
新規性
Coarse alignment: ヒストグラムマッチングによりsourceからtargetへ変換した画像でセグメンテーションモデルを学習．GANに基づく既存手法より簡単？
Category-level feature distribution regularization: sourceではtriplet lossを用いて特徴を学習．targetではpseudo-labelによる学習．
結果
GTA5/SYNTHIA→CityscapeのUDAタスクで既存のSOTA手法を大きく上回る結果
その他（なぜ通ったか？等）
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