ドメイン適応セマンティックセグメンテーションにおける新たな視点：T2S-DAの研究 背景と研究の重要性 セマンティックセグメンテーションは、コンピュータビジョン分野において重要な応用を持つが、その性能は大量のアノテーションデータに依存することが多い。しかし、アノテーションデータの収集は特に複雑なシーンでは非常にコストが高いため、多くの研究がアノテーション要件を軽減するために合成データの利用に注目している。しかし、ドメイン間のギャップ（domain gap）の存在により、合成データで学習されたモデルが現実のシナリオに一般化するのは難しい。このような状況で、無教師ドメイン適応（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）手法がこの問題を解決するための効果的なアプローチ...