Jul, 2022

借助最近邻信息的自我训练实现测试时间适应

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TL;DR提出了一种新的测试时间自适应方法 Test-time Adaptation via Self-Training with nearest neighbor information (TAST)，其利用最近邻信息生成伪标签并通过自训练进行分类，能够在领域一般化和图像破坏等方面取得优于现有方法的性能。
发现论文，激发创造
  • 分布偏移下测试时间适应的综合调查

    本次研究调查了测试时间适应（TTA）在机器学习中的应用与优化方法。针对不同的学习场景，研究紧分测试时间领域适应、测试时间批适应、在线测试时间适应和测试时间先验适应四类，总结了高级算法的分类方法，探讨了 TTA 的应用与未来研究的挑战。

    Mar, 2023

  • 共轭伪标签测试时调整

    本文研究了针对分布漂移进行测试时间自适应（TTA）的方法，在各种函数类中元学习 TTA loss 能够迅速获得与熵函数类似的 loss 函数，并基于最优 loss 函数提供了更好的 TTA 方法。同时，在新型的 supervised training loss 函数中，我们的方法也显示了优异的表现，为改善测试时间自适应提供了广阔的框架。

    Jul, 2022

  • 图像分类中针对分布偏移的实时适应性评估

    通过建立一个基准测试来评估和比较测试时间调整方法在提高模型稳健性和泛化性能方面的有效性，我们提供了一个可靠的评估方式，并探索了不同测试时间调整方法与不同网络骨干的兼容性。

    Jul, 2023

  • 测试时间自适应的特征对齐和统一性

    该研究探讨了测试时间自适应的方法，使用特征修正、自我蒸馏以及空间本地化聚类等技术，提高了医学图像分割任务的性能，进一步提高了现有测试时间适应方法的性能表现。

    Mar, 2023

  • TeST: 分布偏移下的测试时自训练

    该篇论文提出了一种 Test-Time Self-Training（TeST）技术，通过使用学生 - 老师结构学习不变和强鲁棒性表示来适应新的分布，进而提高模型在分布变化的测试时期的适应性，其结果显示，与现代域自适应算法相比，使用 TeST 的模型在目标检测和图像分割上达到了最新的测试时间域适应算法的最优水平。

    Sep, 2022

  • 针对协变量和标签偏移的测试时间调整器

    我们提出了一种新的标签偏移适应器，可以有效地处理标签偏移，并通过将其与测试时适应方法相结合来实现显著的性能改进。

    Aug, 2023

  • CNA-TTA：在聚类中基于干净和噪声区域的特征学习用于在线离线测试时间自适应

    利用聚类结构和区域的方法进行测试时间自适应，从而解决域偏移和虚假标签问题，该方法在在线 / 离线自适应模式和多个数据集上达到了最先进的效果。

    Jan, 2024

  • 通过锚定聚类重新审视真实测试时间的连续推断和自适应训练

    本文提出一种测试时训练（test-time training）的方法用于部署深度神经网络模型在不同域中数据的适配过程，其中采用实际顺序的 test-time anchored clustering（TTAC）协议来进行强化测试时间的特征学习，最终在六个测试数据集中超越其他已有的测试时训练方法。

    Jun, 2022

  • AR-TTA：一种用于现实世界中连续测试时适应的简单方法

    提出了一种名为 AR-TTA 的方法，该方法在自主驾驶领域中进行了测试时间适应，以处理不同程度的领域转变，并在维护源模型知识和适应动态变化的数据流方面表现优越。

    Sep, 2023

  • 领域泛化的改进测试时适应

    本文提出了一种改进的测试时间自适应方法（ITTA），通过引入一个可学习的一致性损失，用于更新辅助测试任务，并且只在测试阶段更新可训练参数，从而解决了域泛化中分布偏移问题，实验表明，该方法在多个评估基准上具有卓越的性能。

    Apr, 2023