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セマンティックセグメンテーションに対するマルチソースモデル適応に関する検討 ー 複数のソースモデルからの不変な特徴表現の学習による適応精度の向上 ー

李 宗曜, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

映像情報メディア学会技術報告