論文の概要: Domain-Specific Block Selection and Paired-View Pseudo-Labeling for Online Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10966v2
• Date: Wed, 1 May 2024 23:01:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 21:11:56.974713
• Title: Domain-Specific Block Selection and Paired-View Pseudo-Labeling for Online Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: オンラインテスト時間適応のためのドメイン特化ブロック選択とペアビュー擬似ラベル
• Authors: Yeonguk Yu, Sungho Shin, Seunghyeok Back, Minhwan Ko, Sangjun Noh, Kyoobin Lee,
• Abstract要約: テスト時適応(TTA)は、事前トレーニングされたモデルを、デプロイ後にソースデータにアクセスすることなく、新しいテストドメインに適応することを目的としている。 既存のアプローチは、テストデータからグラウンドトルースを得ることができないため、擬似ラベルによる自己学習に依存している。 DPLOTは,(1)ドメイン固有のブロック選択と(2)ペアビュー画像を用いた擬似ラベル生成という2つのコンポーネントから構成される,シンプルで効果的なTTAフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.64353332639395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test-time adaptation (TTA) aims to adapt a pre-trained model to a new test domain without access to source data after deployment. Existing approaches typically rely on self-training with pseudo-labels since ground-truth cannot be obtained from test data. Although the quality of pseudo labels is important for stable and accurate long-term adaptation, it has not been previously addressed. In this work, we propose DPLOT, a simple yet effective TTA framework that consists of two components: (1) domain-specific block selection and (2) pseudo-label generation using paired-view images. Specifically, we select blocks that involve domain-specific feature extraction and train these blocks by entropy minimization. After blocks are adjusted for current test domain, we generate pseudo-labels by averaging given test images and corresponding flipped counterparts. By simply using flip augmentation, we prevent a decrease in the quality of the pseudo-labels, which can be caused by the domain gap resulting from strong augmentation. Our experimental results demonstrate that DPLOT outperforms previous TTA methods in CIFAR10-C, CIFAR100-C, and ImageNet-C benchmarks, reducing error by up to 5.4%, 9.1%, and 2.9%, respectively. Also, we provide an extensive analysis to demonstrate effectiveness of our framework. Code is available at https://github.com/gist-ailab/domain-specific-block-selection-and-paired-view-pseudo-labeling-for-on line-TTA.
• Abstract（参考訳）: テスト時適応(TTA)は、事前トレーニングされたモデルを、デプロイ後にソースデータにアクセスすることなく、新しいテストドメインに適応することを目的としている。 既存のアプローチは、テストデータからグラウンドトルースを得ることができないため、通常擬似ラベルによる自己学習に依存している。 疑似ラベルの品質は、安定かつ正確な長期適応には重要であるが、それ以前には言及されていない。 本研究では,(1)ドメイン固有のブロック選択と(2)ペアビュー画像を用いた擬似ラベル生成という2つのコンポーネントからなる,シンプルで効果的なTTAフレームワークであるDPLOTを提案する。 具体的には、ドメイン固有の特徴抽出を含むブロックを選択し、エントロピー最小化によってこれらのブロックを訓練する。 現在のテスト領域に対してブロックを調整した後、与えられたテスト画像とそれに対応するフリップした画像を平均化して擬似ラベルを生成する。 単にフリップ拡張を用いることで、強い拡張によって生じるドメインギャップによって引き起こされる擬似ラベルの品質低下を防止する。 実験の結果、DPLOTはCIFAR10-C、CIFAR100-C、ImageNet-Cベンチマークにおいて従来のTTA手法よりも優れており、エラーを最大5.4%、9.1%、そして2.9%削減できることがわかった。 また,フレームワークの有効性を実証するための広範な分析を行う。 コードはhttps://github.com/gist-ailab/ domain-specific-block-selection-and-paired-view-pseudo-labeling-for-online-TTAで公開されている。

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