Sep, 2023

AR-TTA：一种用于现实世界中连续测试时适应的简单方法

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TL;DR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。
test-time adaptationdata distributionautonomous drivingdomain shiftself-training framework
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

  • 连续动态场景下的广义鲁棒测试时间自适应

    在测试期间，通过使用未标记的测试数据流独占地对预先训练的模型进行适应，测试时间适应（TTA）在实际应用中具有重要价值。本研究引入了一个更具挑战性的实用测试时间适应（PTTA）设置，并提出了一种广义鲁棒的测试时间适应（GRoTTA）方法来有效解决困难问题。通过稳定地通过鲁棒参数适应使模型平衡预测测试样本，实验表明 GRoTTA 在 PTTA 设置下明显优于现有竞争对手，有助于在实际应用中采用。

    Oct, 2023

  • 连续测试时间适应中源知识的有效恢复

    通过无监督领域变化检测方法，该论文解决了传统测试时适应方法在动态环境中适应连续变化的目标分布时所面临的挑战，包括之前学习的有价值源知识的灾难性遗忘和由于错误标签的错误校准而导致的渐进性误差积累问题。

    Nov, 2023

  • 动态场景下的鲁棒性测试时间适应

    本研究提出了一种适用于实际测试数据流的鲁棒测试时间自适应方法，其中包括批量归一化方案、内存库和师生模型，能够稳定地应用于动态实际应用场景中。

    Mar, 2023

  • 主动测试时间适应：理论分析与算法

    使用主动学习在完全的测试时间适应设置中，通过限制标记测试实例的数量，提高测试领域之间的整体性能，同时避免灾难性遗忘，从而在测试时间适应（TTA）下解决领域偏移的问题。

    Apr, 2024

  • 连续的测试时域自适应

    提出了一个基于权重平均和增强平均预测的持续测试时间自适应方法，在长期内实现了所有神经网络参数的适应，同时有效避免了疾病遗忘和噪声伪标签带来的错误积累，该方法处理的问题主要集中在测试时间域适应和深度学习等领域。

    Mar, 2022

  • 面向语义分割的分布感知持续测试时间适应

    我们提出了一种分布感知调优 (DAT) 方法，通过数据分布选择和更新训练参数，以使连续测试时间适应 (CTTA) 在实际应用中变得高效和实用，该方法在两个广泛使用的语义分割 CTTA 基准测试上取得了优异的性能。

    Sep, 2023

  • 鲁棒连续测试时间调整对抗时间相关性

    本研究提出一种新的测试时间适应方案，该方案主要通过实例感知批量归一化 (IABN) 和预测平衡库采样 (PBRS) 增强模型对非独立同分布数据流的鲁棒性。在各种数据集（包括真实世界的非独立同分布流）上的评估表明，所提出的鲁棒 TTA 不仅在非独立同分布环境下优于现有方法，而且在独立同分布假设下也能达到同等性能。

    Aug, 2022

  • 可控的持续测试时间自适应

    通过引入一种新颖的方法，即 C-CoTTA，它明确防止任何单个类别侵占其他类别，从而减轻不可控转换引起的各类别之间的相互影响，减少模型对领域转换的敏感性，从而降低类别转变的程度。

    May, 2024

  • ICCV 2023 视觉持续学习挑战的技术报告：语义分割的连续测试时适应

    开发一种测试时自适应方法，用于语义分割任务中针对视频序列中逐渐变化的领域进行模型适应，主要基于合成自驾车视频数据集 SHIFT，目标是分析分布变化并开发一个能够适应数据动态变化和在不同场景中泛化的方法。

    Oct, 2023