يُمكّن التكييف غير المراقب للنطاق من تقليل الحاجة إلى التسمية الدقيقة للبكسل في التصنيف الدلالي للصورة. إحدى الاستراتيجيات الشائعة جدًا هي تحويل الصور من النطاق المصدري إلى النطاق الهدف، ثم محاذاة توزيعاتها الحاشية في فضاء الميزات باستخدام التعلم العدواني. ومع ذلك، فإن تحويل الصور من المصدر إلى الهدف يُضخم الانحياز في الصور المحولة، ويُضيف حسابات إضافية، نظرًا لحجم البيانات المهيمن في النطاق المصدري. علاوةً على ذلك، لا يمكن ضمان الاتساق في التوزيع المشترك بين النطاقين من خلال محاذاة الميزات العالمية. هنا، نقدّم إطارًا مبتكرًا مصممًا لتقليل انحياز التحويل الصوتي، ومحاذاة الميزات عبر النطاقات ذات الفئة نفسها. ويتم تحقيق ذلك من خلال: 1) إجراء تحويل من الهدف إلى المصدر، و2) إعادة بناء كل من الصور المصدرية والهدفية من خلال التسميات المُقدّرة لها. تُظهر التجارب الواسعة التي أُجريت على التكييف من المشاهد الافتراضية إلى المشاهد الحضرية الحقيقية أن إطارنا يُنافس بفعالية الطرق الرائدة الحالية في مجالها.