本文介绍了一种使用双向记忆机制的黑盒子无监督领域自适应（UDA）方法，可以纠正有噪声的伪标签，实现稳健的跨不同视觉识别任务的领域自适应。该方法在图像分类、语义分割和目标检测等任务中表现出卓越的性能。
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