学术背景与问题提出 近年来，深度学习模型（Deep Neural Networks, DNNs）在计算机视觉任务中取得了显著的成功，但这些模型的训练依赖于大量的标注数据。然而，当模型应用于新的、未标注的目标领域时，由于领域差异（domain shift），模型的泛化能力往往较差。为了解决这一问题，领域自适应（Domain Adaptation, DA）技术应运而生。领域自适应的目标是通过利用源领域的知识来提升模型在目标领域的表现，尤其是在目标领域没有标注数据的情况下。 然而，传统的领域自适应方法通常需要访问源领域的原始数据，这在许多实际应用中是不现实的，原因包括数据隐私、数据安全和数据传输效率等问题。为了解决这一问题，源数据不可访问的领域自适应（Source-Free Domain Adap...