작품개요

Source-free Domain Adaptation (SFDA)은 소스 데이터와 타겟 라벨에 접근하지 않고 오직 학습된 소스 모델과 타겟 이미지만을 이용하여 타겟 도메인에 모델을 적응시키는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 Multimodal Foundation Model을 통해 Pseudo-Label을 생성하고, 이를 통해 SFDA를 달성하는 Multimodal Foundation Model-based Pseudo-Label Allocation (MPLA) framework를 제시한다. 실험적 결과를 통해 MPLA는 Office-Home DA 벤치마크에서 state-of-the-art (SOTA)의 성능을 달성함을 확인하였다.