単純なデータ拡張と移動平均を使った自分のモデルのコピーで擬似ラベルを作ることにより、Semantic Segmentationのドメイン適応を、自己教師あり学習で行う手法を提案。学習手順は非常に簡素化されているが、SotA性能を達成できる。