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#627
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
教師なしドメイン適応手法のPixMatchを提案。ドメインによく適応していれば、画像の摂動に対する予測値はぶれないという考えから、ターゲット画像にcropとその他の変換をかけ、変換前後で出力が変わらないような制約をかけて学習させる。GTA5-to-CityscapesでSotA性能を達成した。
新規性
ソース画像でセグメンテーションの教師あり学習をしつつ、ターゲットドメインの画像においてデータ拡張前後で予測が変化しないような損失関数で学習させる。他手法との組み合わせが容易に可能。
結果
GTA5-to-CityscapesとSYNTHIA-to-Cityscapesという2つの難しい合成から実写へのベンチマークにおいて、有効性を確認した。特にGTA5-to-CityscapesではSotA性能を達成した。
その他（なぜ通ったか？等）
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