小白学视觉
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TPAMI 2024 | 无需多源证据的无监督领域自适应

Evidential Multi-Source-Free Unsupervised Domain Adaptation

题目：无需多源证据的无监督领域自适应

作者：Jiangbo Pei; Aidong Men; Yang Liu; Xiahai Zhuang; Qingchao Chen
源码：https://github.com/SPIresearch/EAAF

摘要

多源自由无监督领域自适应（MSFUDA）需要从多个源模型中聚合知识，并将其适配到目标领域。目前还存在两个挑战：1）多个源模型的次优粗粒度（领域级）聚合；2）基于局部结构的风险语义传播。在本文中，我们提出了一种MSFUDA的证据学习方法，我们制定了两种不确定性，即证据预测不确定性（EPU）和证据邻接一致性不确定性（EAU），分别用于解决这两个挑战。前者，EPU，捕获了样本适合源模型的不确定性，这可以指示目标样本对不同源模型的偏好。基于此，我们开发了一个基于EPU的多源聚合模块，以实现细粒度

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