論文の概要: AR-TTA: A Simple Method for Real-World Continual Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10109v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 19:34:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 17:50:25.571094
• Title: AR-TTA: A Simple Method for Real-World Continual Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: AR-TTA: 実世界連続テスト時間適応のための簡易手法
• Authors: Damian S\'ojka, Sebastian Cygert, Bart{\l}omiej Twardowski and Tomasz Trzci\'nski
• Abstract要約: 本稿では,自律運転のためのデータセット,すなわちCLAD-CとShiFTを用いたテスト時間適応手法の検証を提案する。 現在のテスト時間適応手法は、ドメインシフトの様々な程度を効果的に扱うのに苦労している。 提案手法はAR-TTAと呼ばれ、合成およびより現実的なベンチマークにおいて既存の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.85284386728494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test-time adaptation is a promising research direction that allows the source model to adapt itself to changes in data distribution without any supervision. Yet, current methods are usually evaluated on benchmarks that are only a simplification of real-world scenarios. Hence, we propose to validate test-time adaptation methods using the recently introduced datasets for autonomous driving, namely CLAD-C and SHIFT. We observe that current test-time adaptation methods struggle to effectively handle varying degrees of domain shift, often resulting in degraded performance that falls below that of the source model. We noticed that the root of the problem lies in the inability to preserve the knowledge of the source model and adapt to dynamically changing, temporally correlated data streams. Therefore, we enhance well-established self-training framework by incorporating a small memory buffer to increase model stability and at the same time perform dynamic adaptation based on the intensity of domain shift. The proposed method, named AR-TTA, outperforms existing approaches on both synthetic and more real-world benchmarks and shows robustness across a variety of TTA scenarios.
• Abstract（参考訳）: テスト時適応は、ソースモデルが監督なしでデータ配布の変化に適応できる有望な研究方向である。 しかし、現在の手法は通常、実際のシナリオを単純化したベンチマークで評価される。 そこで本研究では,最近導入された自律運転用データセットであるCLAD-CとShiFTを用いて,テスト時間適応手法を検証する。 現在のテスト時間適応手法は、ドメインシフトの度合いを効果的に扱うのに苦労しており、多くの場合、ソースモデルよりも劣る劣化したパフォーマンスをもたらす。 この問題の根源は、ソースモデルの知識を保存できず、動的に変化する時間的相関データストリームに適応できないことであることに気づきました。 そこで我々は,小さなメモリバッファを組み込んでモデル安定性を向上し,ドメインシフトの強度に基づいて動的適応を行うことにより,確立された自己学習フレームワークを強化する。 提案手法はAR-TTAと呼ばれ、合成およびより現実的なベンチマークにおいて既存の手法よりも優れ、様々なTTAシナリオにおいて堅牢性を示す。

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