النماذج التوافقيّة الكاملة المُصمَّمة للتنبؤ الكثيف أثبتت نجاحها في مجموعة واسعة من المهام البصريّة. تؤدي هذه النماذج بشكل جيد في الإعدادات المراقبة، ولكن يمكن أن تكون أداؤها مفاجئًا ومتدنيًا عند حدوث تحولات مجالية تبدو خفيفة للمراقب البشري. على سبيل المثال، قد يؤدي التدريب على مدينة واحدة واختبار نموذجٍ آخر في منطقة جغرافية مختلفة و/أو ظروف طقس مختلفة إلى تدهور كبير في الأداء بسبب تحول توزيع المستوى البكسلي. في هذا البحث، نقدم أول طريقة تنسيق مجالية للتمييز الدلالي (semantic segmentation)، مقترحين نهجًا معاديًا غير مراقب لمسائل التنبؤ بالبكسل. يتكون منهجنا من تقنيات التنسيق العالمية والخاصة بالمجموعة. يتم تنفيذ التنسيق العالمي للمجال باستخدام شبكة تمييز دلالي جديدة مع تعلم معادي توافقي كامل للمجال. يمكّن هذا الفضاء الذي تم تنسيقه في البداية من التنسيق الخاص بالمجموعة من خلال تعميم التعلم الضعيف المقيد، مع نقل صريح لمخطط الفضاء من المجال المصدر إلى المجال المستهدف. يتفوق منهجنا على القواعد الأساسية في إعدادات مختلفة وعلى عدة قواعد بيانات كبيرة الحجم، بما في ذلك التكيف بين بيئات مدن حقيقية متعددة، ومجموعات فرعية اصطناعية مختلفة، ومن بيئات محاكاة إلى بيئات حقيقية، وعلى قاعدة بيانات جديدة كبيرة الحجم للكاميرات الأمامية للمركبات (dash-cam).