本文提出了一种广义源自由域自适应（G-SFDA）方法，通过局部结构聚类和稀疏域注意力处理未标记目标数据。实验结果表明，该方法在多个基准测试中表现优异，尤其在VisDA上达到85.4%的性能，优于传统域自适应方法。