論文の概要: DPCore: Dynamic Prompt Coreset for Continual Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10737v3
• Date: Tue, 11 Feb 2025 16:47:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:47.579876
• Title: DPCore: Dynamic Prompt Coreset for Continual Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: DPCore: 継続的なテスト時間適応のための動的プロンプトコアセット
• Authors: Yunbei Zhang, Akshay Mehra, Shuaicheng Niu, Jihun Hamm,
• Abstract要約: Continuousal Test-Time Adaptation (CTTA)は、ソーストレーニング済みのモデルを、継続的に変更され、目に見えないターゲットドメインに適応させることを目指している。 DPCoreは、さまざまなドメイン変更パターンをまたいだ堅牢なパフォーマンスを実現するために設計されたメソッドである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.151967974753925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual Test-Time Adaptation (CTTA) seeks to adapt source pre-trained models to continually changing, unseen target domains. While existing CTTA methods assume structured domain changes with uniform durations, real-world environments often exhibit dynamic patterns where domains recur with varying frequencies and durations. Current approaches, which adapt the same parameters across different domains, struggle in such dynamic conditions-they face convergence issues with brief domain exposures, risk forgetting previously learned knowledge, or misapplying it to irrelevant domains. To remedy this, we propose DPCore, a method designed for robust performance across diverse domain change patterns while ensuring computational efficiency. DPCore integrates three key components: Visual Prompt Adaptation for efficient domain alignment, a Prompt Coreset for knowledge preservation, and a Dynamic Update mechanism that intelligently adjusts existing prompts for similar domains while creating new ones for substantially different domains. Extensive experiments on four benchmarks demonstrate that DPCore consistently outperforms various CTTA methods, achieving state-of-the-art performance in both structured and dynamic settings while reducing trainable parameters by 99% and computation time by 64% compared to previous approaches.
• Abstract（参考訳）: Continuousal Test-Time Adaptation (CTTA)は、ソーストレーニング済みのモデルを、継続的に変更され、目に見えないターゲットドメインに適応させることを目指している。 既存のCTTA法では、一定期間の構造的領域変化を仮定するが、実世界の環境はしばしば、異なる周波数と持続時間でドメインが再帰する動的なパターンを示す。 異なるドメインに同じパラメータを適用する現在のアプローチでは、短いドメイン露光による収束問題、学習済みの知識を忘れるリスク、あるいは無関係なドメインに誤適用といった、このような動的条件で苦労している。 これを解決するために,DPCoreを提案する。DPCoreは,計算効率を確保しつつ,多様な領域変化パターンをまたいだ堅牢な性能を実現する手法である。 DPCoreは、効率的なドメインアライメントのためのVisual Prompt Adaptation、知識保存のためのPrompt Coreset、同様のドメインのための既存のプロンプトをインテリジェントに調整するDynamic Updateメカニズムの3つの重要なコンポーネントを統合している。 4つのベンチマークにおいて、DPCoreは様々なCTTA法を一貫して上回り、構造化と動的設定の両方で最先端のパフォーマンスを実現し、トレーニング可能なパラメータを99%減らし、計算時間を64%減らした。

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