نُقدِّم نهجًا لتكيف المجال في التجزئة الدلالية يتميّز بالجدوى العملية والدقة العالية. على عكس الدراسات السابقة، نتخلى عن استخدام الأهداف التباينية المكلفة حسابيًا، ونُجمات الشبكات، والتحويل الأسلوبي. بدلًا من ذلك، نستخدم تقنيات التحويل القياسي للبيانات — مثل الضوضاء الفوتوغرافية، والانعكاس، والتغيير في الحجم — ونضمن اتساق التنبؤات الدلالية عبر هذه التحولات الصورية. نطوّر هذه المبدأ ضمن إطار ذاتي التدريب خفيف الوزن، يُدرَّب على علامات افتراضية متزامنة في التطور دون الحاجة إلى جولات تدريب إضافية معقدة. وبما أنه بسيط في التدريب من منظور المُمارِس، فإن نهجنا فعّال بشكل لافت. ونحقق تحسينات كبيرة في دقة التجزئة حسب أحدث الأداء بعد التكيف، وبشكل متسق عبر اختيارات مختلفة لبنية الشبكة الأساسية وسيناريوهات التكيف المختلفة.