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insight - UniDA, SF-UniDA, Few-Shot-Lernen
COCA: Klassifizierer-orientierte Kalibrierung über Textprototypen für Source-Free Universal Domain Adaptation
COCA ist eine innovative Methode, die auf Textprototypen basiert und das Few-Shot-Lernen mit Vision-Sprach-Modellen für die Source-Free Universal Domain Adaptation verbessert.
COCA: Klassifikatororientierte Kalibrierung über Textprototypen für Source-Free Universal Domain Adaptation
COCA ist eine innovative Methode, die auf Textprototypen basiert und es ermöglicht, VLM-gestützte Few-Shot-Lerner mit der Fähigkeit zur Unterscheidung von bekannten und unbekannten Klassen in SF-UniDA-Szenarien auszustatten.
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