撮影環境の違いをドメインの違いと捉え、敵対的学習によって特徴をドメイン依存な特徴とドメイン不変な特徴に disentangle する手法を提案し、航空画像タスクに適用した。

航空画像データセット (UAVDT、VisDrone2018) を用いた実験で、提案手法によりロバストな特徴を得られていることが確認できた。UAVDT で訓練し、VisDrone2018 でテストした転移実験では、VisDrone2018 リーダーボード上のシングルモデルの中でベストの性能を達成し、高い転移可能性を示した。