論文の概要: What, How, and When Should Object Detectors Update in Continually Changing Test Domains?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08875v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 07:13:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 22:22:46.616457
• Title: What, How, and When Should Object Detectors Update in Continually Changing Test Domains?
• Title（参考訳）: 連続的なテストドメインの変更でオブジェクト検出器はいつアップデートされるべきか?
• Authors: Jayeon Yoo, Dongkwan Lee, Inseop Chung, Donghyun Kim, Nojun Kwak
• Abstract要約: テストデータを推測しながらモデルをオンラインに適応させるテスト時適応アルゴリズムが提案されている。 連続的に変化するテスト領域におけるオブジェクト検出のための新しいオンライン適応手法を提案する。 提案手法は,広く使用されているベンチマークのベースラインを超え,最大4.9%,mAP7.9%の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.13756022890991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is a well-known fact that the performance of deep learning models deteriorates when they encounter a distribution shift at test time. Test-time adaptation (TTA) algorithms have been proposed to adapt the model online while inferring test data. However, existing research predominantly focuses on classification tasks through the optimization of batch normalization layers or classification heads, but this approach limits its applicability to various model architectures like Transformers and makes it challenging to apply to other tasks, such as object detection. In this paper, we propose a novel online adaption approach for object detection in continually changing test domains, considering which part of the model to update, how to update it, and when to perform the update. By introducing architecture-agnostic and lightweight adaptor modules and only updating these while leaving the pre-trained backbone unchanged, we can rapidly adapt to new test domains in an efficient way and prevent catastrophic forgetting. Furthermore, we present a practical and straightforward class-wise feature aligning method for object detection to resolve domain shifts. Additionally, we enhance efficiency by determining when the model is sufficiently adapted or when additional adaptation is needed due to changes in the test distribution. Our approach surpasses baselines on widely used benchmarks, achieving improvements of up to 4.9\%p and 7.9\%p in mAP for COCO $\rightarrow$ COCO-corrupted and SHIFT, respectively, while maintaining about 20 FPS or higher.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの性能がテスト時に分散シフトに遭遇すると劣化するという事実はよく知られている。 テストデータを推論しながらモデルをオンラインに適応させるTTAアルゴリズムが提案されている。 しかし、既存の研究は主にバッチ正規化層や分類ヘッドの最適化による分類タスクに焦点を当てているが、このアプローチはトランスフォーマーのような様々なモデルアーキテクチャに適用性が制限され、オブジェクト検出などの他のタスクに適用することが困難になっている。 本稿では,モデルのどの部分が更新され,どのように更新され,いつ更新されるかを考慮し,連続的に変化するテスト領域におけるオブジェクト検出のための新しいオンライン適応手法を提案する。 アーキテクチャに依存しない軽量なアダプタモジュールを導入し、トレーニング済みのバックボーンを変更せずに更新するだけで、新しいテストドメインを効率的に適用し、破滅的な忘れを防止することができる。 さらに,ドメインシフトを解決するために,オブジェクト検出のための実用的で簡単な機能整合手法を提案する。 さらに,モデルが十分に適合した時期や,テスト分布の変化による追加適応が必要な時期を決定することで効率を向上させる。 提案手法は,COCO$\rightarrow$ COCO-corruptedおよびShiFTに対して最大4.9\%pおよび7.9\%pの改善を実現し,約20FPS以上を維持しながら,広く使用されているベンチマークのベースラインを超えている。

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