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低リソース条件下のクロスドメイン画像検索に関する以下の論文（主著：D3 Feng）が国際論文誌 Machine Vision and Applications (IF=2.3) に採択されました
本研究では、ソース・ターゲットドメイン間の潜在的な差（ドメインギャップ）を推定し、それを用いて画像生成を誘導することで、ソースドメインの構造を保ちつつターゲットドメインの特徴を取り入れた学習データを合成するデータ拡張手法を提案しています。
Yuhu Feng, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Domain-Gap Guided Generative Data Augmentation for Low-Resource Cross-Domain Image Retrieval,” Machine Vision and Applications.