論文の概要: TempT: Temporal consistency for Test-time adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10536v2
• Date: Tue, 18 Apr 2023 17:01:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 17:02:14.056106
• Title: TempT: Temporal consistency for Test-time adaptation
• Title（参考訳）: TempT: テスト時間適応のための時間整合性
• Authors: Onur Cezmi Mutlu, Mohammadmahdi Honarmand, Saimourya Surabhi, Dennis P. Wall
• Abstract要約: 本稿では,ビデオにおけるテスト時間適応の新しい手法として,テスト時間適応のための時間整合性(TempT)を提案する。 TempTは、ビデオにおける表情認識(FER)を含むコンピュータビジョンタスクに幅広い可能性を持つアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4816117998909832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Temporal consistency for Test-time adaptation (TempT) a novel method for test-time adaptation on videos through the use of temporal coherence of predictions across sequential frames as a self-supervision signal. TempT is an approach with broad potential applications in computer vision tasks including facial expression recognition (FER) in videos. We evaluate TempT performance on the AffWild2 dataset. Our approach focuses solely on the unimodal visual aspect of the data and utilizes a popular 2D CNN backbone in contrast to larger sequential or attention-based models used in other approaches. Our preliminary experimental results demonstrate that TempT has competitive performance compared to the previous years reported performances and its efficacy provides a compelling proof-of-concept for its use in various real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列フレーム間の予測の時間的コヒーレンスを自己超越信号として利用することにより,ビデオ上でのテスト時間適応のための新しい手法であるTempTを提案する。 TempTは、ビデオにおける表情認識(FER)を含むコンピュータビジョンタスクに幅広い可能性を持つアプローチである。 AffWild2データセット上でのTempT性能を評価する。 提案手法は,データの一過性の視覚的側面にのみ焦点をあて,他のアプローチで使用されるより大きなシーケンシャルモデルやアテンションベースモデルとは対照的に,一般的な2D CNNバックボーンを利用する。 予備的な実験結果から,TempTは過去の報告した性能と競合する性能を示し,その有効性は実世界の様々なアプリケーションで使用するための説得力のある概念実証を提供する。

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