Source Free Domain Adaptation

Source-Free Domain Adaptation (SFDA) 是一种机器学习和计算机视觉领域的域适应方法，旨在无需访问源域数据的情况下，将预训练模型适应到新的目标域。该方法在因隐私问题、数据量大或专有限制而无法共享源数据的场景中具有显著优势，能够有效提升模型在新环境中的泛化能力和性能。