論文の概要: Gradual Test-Time Adaptation by Self-Training and Style Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07736v1
- Date: Tue, 16 Aug 2022 13:12:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-17 12:36:20.976137
- Title: Gradual Test-Time Adaptation by Self-Training and Style Transfer
- Title（参考訳）: 自己学習とスタイル伝達による経時的テスト時間適応
- Authors: Robert A. Marsden, Mario D\"obler, and Bin Yang
- Abstract要約: 段階的ドメイン適応とテスト時間適応の自然な関係を示す。
本稿では,自己学習とスタイル伝達に基づく新しい手法を提案する。
CIFAR10C, CIFAR100C, ImageNet-Cベンチマークにおける本手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.110894308882439
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Domain shifts at test-time are inevitable in practice. Test-time adaptation
addresses this problem by adapting the model during deployment. Recent work
theoretically showed that self-training can be a strong method in the setting
of gradual domain shifts. In this work we show the natural connection between
gradual domain adaptation and test-time adaptation. We publish a new synthetic
dataset called CarlaTTA that allows to explore gradual domain shifts during
test-time and evaluate several methods in the area of unsupervised domain
adaptation and test-time adaptation. We propose a new method GTTA that is based
on self-training and style transfer. GTTA explicitly exploits gradual domain
shifts and sets a new standard in this area. We further demonstrate the
effectiveness of our method on the continual and gradual CIFAR10C, CIFAR100C,
and ImageNet-C benchmark.
- Abstract（参考訳）: テスト時のドメインシフトは、実際には避けられない。
テスト時の適応は、デプロイ中にモデルを適用することでこの問題に対処する。
近年の研究では、段階的なドメインシフトの設定において、自己学習が強力な方法であることが理論的に示されている。
本研究では,段階的適応とテスト時間適応の自然な関係を示す。
我々はCarlaTTAと呼ばれる新しい合成データセットを公開し、テスト時間中に段階的なドメインシフトを探索し、教師なし領域適応とテスト時間適応の分野でいくつかの手法を評価する。
本稿では,自己学習とスタイル伝達に基づく新しいGTTAを提案する。
GTTAは段階的なドメインシフトを明示的に活用し、この分野で新しい標準を設定する。
さらに, CIFAR10C, CIFAR100C, ImageNet-Cベンチマークにおける提案手法の有効性を示す。
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