LAGUNA (LAnguage Guided UNsupervised Adaptation with structured spaces)는 비지도 도메인 적응 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식입니다. 기존 방법들이 도메인 불변 표현과 도메인 특정 특징 보존 사이의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪는 것과 달리, LAGUNA는 절대 좌표에서의 표현 정렬 대신 잠재 공간에서 동등한 개념의 상대적 위치 정렬에 중점을 둡니다. 언어 공간에서 클래스 레이블 간의 의미/기하학적 관계를 기반으로 도메인에 무관한 구조를 정의하고, 이를 통해 시각 공간에서 샘플의 구성이 참조 클래스 간 관계를 반영하면서 도메인 특정 특성을 유지하도록 적응을 유도합니다. 실험 결과, 네 가지 다양한 이미지 및 비디오 데이터셋에서 도메인 적응 작업에서 LAGUNA의 우수성을 보여주었으며, DomainNet, GeoPlaces, GeoImnet, EgoExo4D 데이터셋에서 기존 방법들을 상당한 차이로 능가함을 확인했습니다.
