ペアの学習データを収集するのは困難なので教師なしのDomain Adaptationを利用し、表現学習を容易にするためにドメイン固有/不変特徴を明示的に分離する。ここで言うドメイン固有特徴は高周波テクスチャなど低照度のイベントからは簡単に復元できないパターンであり、ドメイン共有特徴はシーンレベルの構造や強度分布などの情報であり、低照度イベントからも知覚できるものになっている。

DAVIS240Cカメラを使い昼間・夜間のイベントと強度画像を収集した大規模データセットを構築。このデータセットを利用した実験により、従来手法と比較し定量(PSNR/SSIM)・定性的な性能向上を確認。

教師なし学習におけるニューラルネットワークの設計の思想が明快に説明されている。また、独自にデータセットを生成して評価している。