本文介绍了多种无源领域适应（SFDA）方法，如基于伪标签的聚类、超图学习和Transformer框架，旨在提升目标领域模型的性能。研究表明，改进的SFDA方法在多个数据集上表现优异，超越了传统领域适应技术。
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