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#507
summarized by : Kai Watabe
どんな論文か？
ドメインに不変な特徴を学習するために，Domain Randomization(DR)の研究が盛んに行われている．従来のDRでは，GANが用いられることによる制御の面での脆弱性，画像における領域不変な特徴を変換してしまう可能性がある．そこで，画像を領域{不変(DIF)，可変(DVF)}周波数成分に分解し，どちらにも明示的にアクセス可能なDR手法を提案した．
新規性
画像を周波数空間に落とし込むことで，DIFとDVFにアクセス可能なFSDRを提案した．
結果
事前学習: GTA5→Fine-tune {Cityscapes, BDD, Mapillary}
事前学習: SYNTHIA→Fine-tune {Cityscapes, BDD, Mapillary}
セマンティックセグメンテーションにおいて，両方の設定でSOTAを達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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