CMDAフレームワークは、異なるデータセット間で一般化可能なアプローチとして機能するためにいくつかの重要な手法を組み合わせています。まず第一に、Cross-Modality Knowledge Interaction (CMKI)を導入することで、画像ベースの情報からLiDARベースの特徴量に豊富な意味情報を伝達し、ドメイン間のギャップを狭めます。これにより、3D物体検出モデルが新しいデータ分布でも効果的に動作するよう誘導されます。さらに、Cross-Domain Adversarial Network (CDAN)を使用して自己学習段階でドメイン不変特徴量を学習し、ソースとターゲットドメイン間の表現上のギャップを減少させます。このような方法論は、異なるデータセット間で一般化可能性を向上させるために設計されています。