HyperAI
HyperAI
الرئيسية
الأخبار
الأوراق البحثية
الدروس
مجموعات البيانات
الموسوعة
SOTA
نماذج LLM
لوحة الأداء GPU
الفعاليات
البحث
حول
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle sidebar
البحث في الموقع...
⌘
K
البحث في الموقع...
⌘
K
الرئيسية
SOTA
تكيف المجال بدون مصدر
Source Free Domain Adaptation On Visda 2017
Source Free Domain Adaptation On Visda 2017
المقاييس
Accuracy
النتائج
نتائج أداء النماذج المختلفة على هذا المعيار القياسي
Columns
اسم النموذج
Accuracy
Paper Title
Repository
SFDA2++
89.6
SF(DA)$^2$: Source-free Domain Adaptation Through the Lens of Data Augmentation
RCL
93.2
Empowering Source-Free Domain Adaptation via MLLM-Guided Reliability-Based Curriculum Learning
NRC
85.9
Exploiting the Intrinsic Neighborhood Structure for Source-free Domain Adaptation
G-SFDA
85.4
Generalized Source-free Domain Adaptation
SHOT++
87.3
Source Data-absent Unsupervised Domain Adaptation through Hypothesis Transfer and Labeling Transfer
SHOT
82.9
Do We Really Need to Access the Source Data? Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation
SFDA2
88.1
SF(DA)$^2$: Source-free Domain Adaptation Through the Lens of Data Augmentation
DaC
87.3
Divide and Contrast: Source-free Domain Adaptation via Adaptive Contrastive Learning
C-SFDA
87.8
C-SFDA: A Curriculum Learning Aided Self-Training Framework for Efficient Source Free Domain Adaptation
0 of 9 row(s) selected.
Previous
Next