本文介绍了域自适应少样本开放集识别（DA-FSOS）方法和DAFOSNET架构，通过创建伪开放空间决策边界来学习共享和可区分的嵌入空间，并使用条件对抗网络来增强数据密度。同时，提出了特定于域的批归一化类原型对齐策略。实验证实了DA-FSOS和DAFOSNET的有效性。