EventDance: 无监督的无需源域跨模态适应用于事件驱动的物体识别

通过无标签目标事件数据的提取知识，提出了一种用于无监督源自由跨模态适应问题的新框架 EventDance，包括基于重构的模态桥接模块（RMB）和多表示知识适应模块（MKA），并与源模型相互更新，从而使得 EventDance 能在多个领域进行知识传递和跨模态适应。实验结果表明，EventDance 与利用源数据的先前方法具有相当的性能。