論文の概要: Back to the Source: Diffusion-Driven Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03442v2
• Date: Wed, 21 Jun 2023 16:57:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 18:13:08.660455
• Title: Back to the Source: Diffusion-Driven Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: ソースに戻る:拡散駆動テスト時間適応
• Authors: Jin Gao, Jialing Zhang, Xihui Liu, Trevor Darrell, Evan Shelhamer, Dequan Wang
• Abstract要約: テスト時間適応はテスト入力を利用し、シフトしたターゲットデータ上でテストした場合、ソースデータに基づいてトレーニングされたモデルの精度を向上させる。 代わりに、生成拡散モデルを用いて、すべてのテスト入力をソース領域に向けて投影することで、ターゲットデータを更新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.4229736436935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Test-time adaptation harnesses test inputs to improve the accuracy of a model trained on source data when tested on shifted target data. Existing methods update the source model by (re-)training on each target domain. While effective, re-training is sensitive to the amount and order of the data and the hyperparameters for optimization. We instead update the target data, by projecting all test inputs toward the source domain with a generative diffusion model. Our diffusion-driven adaptation method, DDA, shares its models for classification and generation across all domains. Both models are trained on the source domain, then fixed during testing. We augment diffusion with image guidance and self-ensembling to automatically decide how much to adapt. Input adaptation by DDA is more robust than prior model adaptation approaches across a variety of corruptions, architectures, and data regimes on the ImageNet-C benchmark. With its input-wise updates, DDA succeeds where model adaptation degrades on too little data in small batches, dependent data in non-uniform order, or mixed data with multiple corruptions.
• Abstract（参考訳）: テスト時間適応はテスト入力を利用し、シフトターゲットデータでテストした場合、ソースデータに基づいてトレーニングされたモデルの精度を向上させる。 既存のメソッドは、各ターゲットドメインで(再)トレーニングによってソースモデルを更新する。 有効ではあるが、再トレーニングは最適化のためのデータとハイパーパラメータの量と順序に敏感である。 生成拡散モデルを用いて、全てのテスト入力をソース領域に向けて投影することで、ターゲットデータを更新する。 拡散駆動適応法であるDDAは、全領域にわたる分類と生成のモデルを共有する。 どちらのモデルもソースドメインでトレーニングされ、テスト中に修正される。 画像指導と自己センシングによって拡散を増強し,適応度を自動的に決定する。 DDAによる入力適応は、ImageNet-Cベンチマークにおける様々な汚職、アーキテクチャ、データレシエーションに対する事前モデル適応アプローチよりも堅牢である。 DDAは入力に関する更新で、モデル適応が小さなバッチ、非一様順序で依存するデータ、あるいは複数の破損を伴う混合データに分解されるのに成功している。

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