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Recall and Refinement: A Simple and Effective Framework for Source-Free Open Set Domain Adaptation
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内容提要
本文提出了回忆与精炼(RRDA)框架，以解决无源开放集领域适应中的新类问题，增强模型对未知类的识别能力。实验结果表明，RRDA在多个数据集上显著优于现有方法。
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关键要点
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本文提出回忆与精炼(RRDA)框架，解决无源开放集领域适应中的新类问题。
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RRDA框架通过学习目标私有未知类的特征，提升模型对未知类的识别能力。
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RRDA框架还适应整个模型以应对领域转移。
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实验结果表明，RRDA在多个基准数据集上显著优于现有的SF-OSDA和OSDA方法。
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