本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。

本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。

本研究提出一种在线无监督域自适应算法，通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。

本研究提出了一种在线无监督域自适应算法，通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。

本研究提出了一种在线无监督域自适应算法，通过最小化源潜在特征与目标特征之间的分布距离，改善图像的语义分割模型在未注释领域上的泛化性能。该方法通过近似源潜在特征分布减少对源样本的需求，实验证明其在未注释领域的泛化性能上具有竞争优势。