重要性認識と原型対比学習による無ソースドメイン適応セマンティックセグメンテーション

提案するIAPC(重要性認識と原型対比学習)フレームワークは、ソースドメインのデータにアクセスできない状況でも、ソースモデルの知識を効果的に抽出し、ターゲットドメインの固有知識を学習することで、ターゲットドメインでの高精度なセマンティックセグメンテーションを実現する。