論文の概要: Beyond Entropy: Style Transfer Guided Single Image Continual Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18270v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 06:14:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 17:54:35.858623
• Title: Beyond Entropy: Style Transfer Guided Single Image Continual Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: エントロピーを超えて:スタイル転送ガイドによる連続的なテスト時間適応
• Authors: Younggeol Cho, Youngrae Kim, Dongman Lee
• Abstract要約: BESTTAは,スタイル転送によって導かれる新しい単一画像連続テスト時間適応法である。 我々は,BESTTAが連続的に変化するターゲット環境に効果的に適応できることを示し,単一の画像のみを活用する。 注目すべきは、BeIN層で最小メモリを消費するパラメータが2つしかないにもかかわらず、BESTTAはパフォーマンス面で既存の最先端メソッドよりも優れていることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6497679785422956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual test-time adaptation (cTTA) methods are designed to facilitate the continual adaptation of models to dynamically changing real-world environments where computational resources are limited. Due to this inherent limitation, existing approaches fail to simultaneously achieve accuracy and efficiency. In detail, when using a single image, the instability caused by batch normalization layers and entropy loss significantly destabilizes many existing methods in real-world cTTA scenarios. To overcome these challenges, we present BESTTA, a novel single image continual test-time adaptation method guided by style transfer, which enables stable and efficient adaptation to the target environment by transferring the style of the input image to the source style. To implement the proposed method, we devise BeIN, a simple yet powerful normalization method, along with the style-guided losses. We demonstrate that BESTTA effectively adapts to the continually changing target environment, leveraging only a single image on both semantic segmentation and image classification tasks. Remarkably, despite training only two parameters in a BeIN layer consuming the least memory, BESTTA outperforms existing state-of-the-art methods in terms of performance.
• Abstract（参考訳）: 連続的なテスト時間適応(cTTA)法は,計算資源が限られている実世界の環境を動的に変化させるために,モデルの連続的な適応を容易にするように設計されている。 この固有の制限のため、既存のアプローチは精度と効率を同時に達成できない。 詳細は、単一画像を使用する場合、バッチ正規化層とエントロピー損失に起因する不安定さは、現実世界のcTTAシナリオにおいて、多くの既存のメソッドを著しく不安定化する。 これらの課題を克服するために,入力画像のスタイルをソーススタイルに転送することにより,目標環境への安定かつ効率的な適応を実現する,スタイル転送による単一画像連続テスト時間適応手法 bestta を提案する。 提案手法を実装するために,単純かつ強力な正規化手法であるbeinと,スタイルガイドによる損失を考案する。 我々は,BESTTAが連続的に変化するターゲット環境に効果的に適用できることを示し,セマンティックセグメンテーションと画像分類タスクの両方において,単一の画像のみを活用することを示した。 驚くべきことに、最少メモリを消費するbein層で2つのパラメータしかトレーニングしていないにもかかわらず、besttaはパフォーマンスの点で既存の最先端メソッドよりも優れている。

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