Universal Domain Adaptation

Universal Domain Adaptation是一种机器学习技术，旨在解决源域和目标域数据分布差异的问题，通过迁移学习方法使模型在未见的目标域上也能保持良好的泛化性能。在计算机视觉领域，该技术可有效提升模型的跨域识别能力，增强其在实际应用场景中的鲁棒性和适应性，具有重要的应用价值。