360SFUDA++：面向全景分割的无源 UDA：学习可靠的类别原型

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本文研究了无源无监督域自适应问题，通过预训练的针孔图像模型和未标记的全景图像。提出了360SFUDA++方法，从源针孔模型中提取知识，并将可靠的知识转移到目标全景领域。实验证明，该方法相较于先前的SFUDA方法表现更好。

360SFUDA++ 全景图像原型无源无监督域自适应知识转移针孔图像模型

原文中文，约400字，阅读约需1分钟。