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#606
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
本論文では，ドメイン物体検出における新しいマルチアライメントフレームワークを提案．提案手法はそれまでの，ドメイン物体検出アルゴリズムが抱える問題「ラベル付けされたデータが無い新しい環境に弱い」という問題を解決．論文内で，提案手法の有効性を複数のデータセットとバックボーンを使い示している．
新規性
新らしく提案したフレームワークに新規性がある．
提案手法はインスタン，ピクセル，カテゴリ，それぞれの粒度の依存関係をただ組み合わせるだけでなく，最も妥当な特徴を数ある中から選択することでより正確に物体を検出している．これは既存の「それぞれの粒度の情報をただ組み合わせる手法」と比べ新規性があると論文中で説明されている．
結果
様々な領域適応シナリオ(Cityscapes，FoggyCityscapes，Siim10k，etc.)と2種類のバックボーン(ancher - free FCOS，Faster R-CNN based ancher)で広範囲な実験を行い有効性を検証した．実験の結果，提案手法は「既存の物体検出手法に組み込み可能で，精度の改善に寄与すること」がわかった．
その他（なぜ通ったか？等）
【Github Link】
https://github.com/tiankongzhang/MGADA
【添付した画像】
既存手法との比較実験結果
(表2:Sim10k/KITTIからCityscapesへのSynthetic-to-Real/Cross-camera適応検出結果)
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