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#645
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
元画像とそれにスタイル変換を与えた画像、それぞれに対して、Semantic / Instanceの領域分割を実施し、Semanticの各領域に基づいて各Instanceの一貫性を評価する一方で、スタイル間の各結果を評価し、Panoptic領域分割の疑似ラベルを作成することで、教師無しかつドメイン適応的な学習手法の提案
新規性
スタイル変換を与えた画像を利用して、タスク間、スタイル間の違いを利用して、Panoptic領域分割における疑似ラベルを作成するという点で新規
結果
ImageNetで事前学習したResNet-101をベースにしたPSNを使用し、SYNTHIA、Cityscapesで学習し、ドメイン適応 (Panoptic / Semantic / Instance segmentation, Instance detection) を評価した結果、平均値 (mSQ, mRQ, mPQ, mIoU, mAP) で提案手法は既存手法よりよい結果を達成した
その他（なぜ通ったか？等）
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