論文の概要: Dynamic Domains, Dynamic Solutions: DPCore for Continual Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10737v2
• Date: Mon, 26 Aug 2024 06:37:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 23:07:37.722030
• Title: Dynamic Domains, Dynamic Solutions: DPCore for Continual Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: 動的ドメイン、動的ソリューション: 連続的なテスト時間適応のためのDPCore
• Authors: Yunbei Zhang, Akshay Mehra, Jihun Hamm,
• Abstract要約: 連続テスト時間適応(CTTA)は、ソース事前訓練されたモデルを、継続的な変更、ラベルなしのターゲットドメインに適応させようとする。 オンラインK-Meansの原理に触発されて,視覚的プロンプトを通してCTTAに新しいアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.425690424016986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual Test-Time Adaptation (CTTA) seeks to adapt a source pre-trained model to continually changing, unlabeled target domains. Existing TTA methods are typically designed for environments where domain changes occur sequentially and can struggle in more dynamic scenarios, as illustrated in Figure \ref{fig:settings}. Inspired by the principles of online K-Means, we introduce a novel approach to CTTA through visual prompting. We propose a \emph{Dynamic Prompt Coreset} that not only preserves knowledge from previously visited domains but also accommodates learning from new potential domains. This is complemented by a distance-based \emph{Weight Updating Mechanism} that ensures the coreset remains current and relevant. Our approach employs a fixed model architecture alongside the coreset and an innovative updating system to effectively mitigate challenges such as catastrophic forgetting and error accumulation. Extensive testing on four widely-used benchmarks demonstrates that our method consistently outperforms state-of-the-art alternatives in both classification and segmentation CTTA tasks across the structured and dynamic CTTA settings, with $99\%$ fewer trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: 連続テスト時間適応(CTTA)は、ソース事前訓練されたモデルを、継続的な変更、ラベルなしのターゲットドメインに適応させようとする。 既存のTTAメソッドは通常、ドメインの変更が順次発生する環境向けに設計されており、図1に示すように、より動的なシナリオで苦労する可能性がある。 オンラインK-Meansの原理に触発されて,視覚的プロンプトを通してCTTAに新しいアプローチを導入する。 我々は,これまで訪れたドメインから知識を保存するだけでなく,新たな潜在的ドメインからの学習も可能とする「emph{Dynamic Prompt Coreset」を提案する。 これは距離ベースの \emph{Weight Updating Mechanism {\displaystyle \emph{Weight Updating Mechanism} によって補完される。 提案手法では,コアセットに付随する固定モデルアーキテクチャと,破滅的な忘れ込みやエラー蓄積といった課題を効果的に軽減する革新的な更新システムを採用している。 広範に使用されている4つのベンチマークにおいて、我々の手法は構造化されたCTTA設定と動的CTTA設定の両方において最先端のCTTAタスクを一貫して上回り、99\%$トレーニング可能なパラメータを減らしていることを示す。

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