Jun, 2024

全面走向合成：通过扩散驱动的测试时间自适应进行合成域对齐

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TL;DR通过 Synthetic-Domain Alignment（SDA）框架，使用有条件扩散模型生成合成数据集，然后使用无条件扩散模型对每个样本添加噪声和降噪，以解决扩散驱动的 TTA 方法中源模型和合成数据之间的潜在领域差异问题。实验证明，SDA 可以实现更好的领域对齐，并一致优于现有的扩散驱动 TTA 方法。
test-time adaptationsource-domain pretrained modelsdiffusion-driven tta methodssynthetic-domain alignmentconditional and unconditional models
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于导向的扩散模型的测试时适应

    这篇论文介绍了一种新的基于引导的扩散驱动自适应方法，通过引入详细和全局的引导信息以及考虑分类器的引导信息，解决了测试数据与源域之间的语义信息丢失和模型偏移问题，并在多个实验中取得了显著的改进。

    Dec, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 通过扩散生成反馈测试时间调整鉴别模型

    通过使用扩散模型生成反馈，Diffusion-TTA 方法可以将预先训练的判别模型适应到测试集中的每个无标签示例，并通过反向传播梯度来最大化图像似然目标，从而显著提高各种大规模预训练判别模型的准确性。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • 野外场景文字检测的合成到真实无监督域自适应

    研究了合成数据对实际数据的转化问题，并提出了基于对抗文本实例对齐与文本自训练的技术来解决领域差异，以提高场景文本检测的性能。

    Sep, 2020