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无源域自适应中的伪标签解析
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的广义源自由域自适应（G-SFDA）范例，通过局部结构聚类（LSC）和稀疏域注意力（SDA）实现不同领域的特征通道激活。实验证明，该方法在目标表现上与现有的域自适应（DA）和源自由域自适应（SFDA）方法相当或更好，并在VisDA上达到了最先进的性能（85.4%）。
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关键要点
- 提出了一种新的广义源自由域自适应（G-SFDA）范例。
- 该方法在自适应期间仅访问当前未标记的目标数据。
- 基于局部结构聚类（LSC）和稀疏域注意力（SDA）来激活不同领域的特征通道。
- 实验结果表明，该方法在目标表现上与现有的域自适应（DA）和源自由域自适应（SFDA）方法相当或更好。
- 在VisDA上，该方法达到了最先进的性能（85.4%）。
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