論文の概要: CNA-TTA: Clean and Noisy Region Aware Feature Learning within Clusters for Online-Offline Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14587v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 01:29:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 16:14:46.750655
• Title: CNA-TTA: Clean and Noisy Region Aware Feature Learning within Clusters for Online-Offline Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: cna-tta: オンラインオフラインテスト時間適応のためのクラスタ内でのクリーンでノイズの多い機能学習
• Authors: Hyeonwoo Cho, Chanmin Park, Jinyoung Kim, Won Hwa Kim
• Abstract要約: テスト時間適応(TTA)は、ソースドメインのトレーニングされたモデルをターゲットドメインに採用することを目的としている。 ターゲットドメインでの偽ラベルの扱いは、モデルのパフォーマンスに悪影響を及ぼすため、非常に重要です。 本稿では、ソースモデルにより定式化された対象領域におけるクラスタ構造(例えば、各クラスタ内のクリーン領域とノイズ領域)を活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.29266329298985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A domain shift occurs when training (source) and test (target) data diverge in their distribution. Test-time adaptation (TTA) addresses the domain shift problem, aiming to adopt a trained model on the source domain to the target domain in a scenario where only a well-trained source model and unlabeled target data are available. In this scenario, handling false labels in the target domain is crucial because they negatively impact the model performance. To deal with this problem, we propose to utilize cluster structure (i.e., {`Clean'} and {`Noisy'} regions within each cluster) in the target domain formulated by the source model. Given an initial clustering of target samples, we first partition clusters into {`Clean'} and {`Noisy'} regions defined based on cluster prototype (i.e., centroid of each cluster). As these regions have totally different distributions of the true pseudo-labels, we adopt distinct training strategies for the clean and noisy regions: we selectively train the target with clean pseudo-labels in the clean region, whereas we introduce mixup inputs representing intermediate features between clean and noisy regions to increase the compactness of the cluster. We conducted extensive experiments on multiple datasets in online/offline TTA settings, whose results demonstrate that our method, {CNA-TTA}, achieves state-of-the-art for most cases.
• Abstract（参考訳）: トレーニング(ソース)とテスト(ターゲット)データが分散で分散する場合、ドメインシフトが発生する。 テスト時間適応(TTA)は、十分に訓練されたソースモデルとラベルなしのターゲットデータのみが利用可能なシナリオにおいて、ソースドメイン上のトレーニングされたモデルをターゲットドメインに適用することを目的として、ドメインシフト問題に対処する。 このシナリオでは、モデル性能に悪影響を及ぼすため、ターゲットドメインにおける偽のラベルを扱うことが重要です。 この問題に対処するために、ソースモデルにより定式化された対象領域におけるクラスタ構造(例えば、各クラスタ内の {`Clean'} と {`Noisy'} の領域)を活用することを提案する。 ターゲットサンプルの初期クラスタリングが与えられると、まずクラスタのプロトタイプ(すなわち、各クラスタのcentroid)に基づいて定義された {`clean'} と {`noisy'} 領域にクラスタを分割します。 これらの領域は真偽ラベルの分布が全く異なるため、クリーン領域とノイズ領域の異なるトレーニング戦略を採用し、クリーン領域のクリーン擬似ラベルでターゲットを選択的に訓練する一方で、クリーン領域とノイズ領域の中間特徴を表すミックスアップ入力を導入し、クラスタのコンパクト性を高める。 オンライン/オフラインのtta設定において,複数のデータセットについて広範な実験を行い,その有効性を確認した。

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