Oct, 2023

连续化测试时间域自适应通过动态样本选择

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TL;DR在该文中，作者提出了一种用于 Continual Test-time Domain Adaptation 的 Dynamic Sample Selection（DSS）方法，通过动态阈值、正向学习和反向学习等过程，选择低质量样本并进行联合学习，从而提高模型在图像领域的效果，并展示了其在 3D 点云领域的适用性和潜力。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 探索连续变化环境中目标检测的测试时适应

    CTAOD 通过使用 mean-teacher 框架并引入对象级对比学习模块、动态阈值策略和数据驱动的随机恢复机制，在处理不断变化的目标域中提高检测模型性能，实验结果显示在对象检测的四个 CTTA 任务中，CTAOD 优于现有方法，尤其在 Cityscapes-to-Cityscapes-C CTTA 任务上提高了 3.0 mAP。

    Jun, 2024

  • 回到源头：扩散驱动的测试时适应

    该研究提出了一种基于扩散生成模型的测试时间自适应方法（DDA），该方法可在不重新训练模型的情况下通过对输入数据进行自适应来提高模型在移位目标数据上的准确性，并在 ImageNet-C 基准测试中展现了更加鲁棒的表现。

    Jul, 2022

  • 装扮新人：基于视觉域提示的连续测试时间适应

    本文提出了一种基于图像级视觉域提示的连续测试时间适应方法，在不访问源数据的情况下适应于持续变化的未标记目标域。该方法包括两种提示类型：域特定提示和域不可知提示，并设计了一种基于一致性的提示自适应策略。实验证明，该方法在四个广泛使用的基准测试中实现了显著的性能提高。

    Dec, 2022

  • 自适应分布遮蔽自编码器用于持续测试时自适应

    提出了持续测试时间适应（CTTA），用于将源预训练模型迁移到不断变化的目标分布，以应对现实世界的动态变化。通过构建适应性分布遮罩自编码器（ADMA）来提取目标领域知识并缓解分布转移累积的问题，实验结果表明在分类和分割 CTTA 任务中达到了最先进的性能。

    Dec, 2023

  • 动态域，动态解决方案：用于连续测试时适应的 DPCore

    本文介绍了一种通过视觉提示的动态提示核心集方法来实现持续的测试时间自适应（TTA），该方法不仅保留了先前访问的领域的知识，而且适应了新潜在领域的学习。经过广泛的测试，包括 ImageNet-C，CIFAR100-C 和 CIFAR10-C 等基准，显示出我们的方法始终优于最先进的替代方法，在动态变化的环境中表现突出，特别是在遇到灾难性遗忘和误差累积等挑战时。

    Jun, 2024

  • PALM: 推动自适应学习率机制以进行连续的测试时间自适应

    通过在不依赖于伪标签的情况下，通过模型预测不确定性的量化来识别层，以克服先前方法的局限性；在 CIFAR-10C、CIFAR-100C 和 ImageNet-C 等标准测试数据集上进行了详细的图像分类实验，证明了我们方法的功效。

    Mar, 2024

  • 高效推断的动态领域自适应

    本文提出了一种动态域自适应框架（DDA），该框架可以在低资源情况下实现高效的目标推理，并继承域适应所带来的有利泛化能力，同时应用领域混淆约束来提高适应性能。

    Mar, 2021

  • 少即是多：持续测试时间适应的伪标签过滤

    在测试阶段无需访问源数据，连续测试时适应 (CTTA) 旨在将预训练模型调整到一系列目标领域。为了适应未知领域的无标签数据，现有方法依赖于为所有样本构建伪标签并通过自我训练来更新模型。然而，这些伪标签往往包含噪声，导致适应不足。为了提高伪标签的质量，我们提出了一种 CTTA 的伪标签选择方法，称为 Pseudo Labeling Filter (PLF)。PLF 的关键思想是为伪标签持续选择适当的阈值，并识别可靠的伪标签用于自我训练。具体而言，我们提出了连续领域学习中设置阈值的三个原则，包括初始化、增长和多样性。基于这些原则，我们设计出了自适应阈值方法来过滤伪标签。此外，我们引入了一种类先验对齐方法来鼓励模型对未知领域样本进行多样化预测。通过大量实验证明，PLF 优于当前最先进的方法，证明了其在 CTTA 中的有效性。

    Jun, 2024

  • 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