論文の概要: Exploring Test-Time Adaptation for Object Detection in Continually Changing Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16439v3
- Date: Sun, 18 Aug 2024 07:45:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 02:18:57.014241
- Title: Exploring Test-Time Adaptation for Object Detection in Continually Changing Environments
- Title（参考訳）: 連続的に変化する環境における物体検出のためのテスト時間適応の探索
- Authors: Shilei Cao, Yan Liu, Juepeng Zheng, Weijia Li, Runmin Dong, Haohuan Fu,
- Abstract要約: 最近CTTA(Continuous Test-Time Adaptation)が、ターゲットドメインを継続的に変更するソーストレーニングモデルに徐々に適応する、有望なテクニックとして登場した。
まず、オブジェクトレベルのコントラスト学習モジュールは、対象領域における特徴表現を洗練させるために、コントラスト学習のためのオブジェクトレベルの特徴を抽出する。
第2に、適応監視モジュールは、不要な適応を動的にスキップし、予測された信頼度スコアに基づいてカテゴリ固有のしきい値を更新して、効率を向上し、擬似ラベルの品質を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.163784646113214
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-world application models are commonly deployed in dynamic environments, where the target domain distribution undergoes temporal changes. Continual Test-Time Adaptation (CTTA) has recently emerged as a promising technique to gradually adapt a source-trained model to continually changing target domains. Despite recent advancements in addressing CTTA, two critical issues remain: 1) Fixed thresholds for pseudo-labeling in existing methodologies generate low-quality pseudo-labels, as model confidence varies across categories and domains; 2) Stochastic parameter restoration methods for mitigating catastrophic forgetting fail to effectively preserve critical information due to their intrinsic randomness. To tackle these challenges for detection models in CTTA scenarios, we present CTAOD, featuring three core components. Firstly, the object-level contrastive learning module extracts object-level features for contrastive learning to refine the feature representation in the target domain. Secondly, the adaptive monitoring module dynamically skips unnecessary adaptation and updates the category-specific threshold based on predicted confidence scores to enable efficiency and improve the quality of pseudo-labels. Lastly, the data-driven stochastic restoration mechanism selectively reset inactive parameters with higher possibilities, ensuring the retention of essential knowledge. We demonstrate the effectiveness of CTAOD on four CTTA object detection tasks, where CTAOD outperforms existing methods, especially achieving a 3.2 mAP improvement and a 20% increase in efficiency on the Cityscapes-to-Cityscapes-C CTTA task. The code will be released.
- Abstract（参考訳）: 現実のアプリケーションモデルは、ターゲットのドメイン分布が時間的変化を受ける動的環境に一般的にデプロイされます。
最近CTTA(Continuous Test-Time Adaptation)が、ターゲットドメインを継続的に変更するソーストレーニングモデルに徐々に適応する、有望なテクニックとして登場した。
近年のCTTA対応の進歩にもかかわらず,2つの重要な課題が残っている。
1) 既存手法における擬似ラベルの固定閾値は、モデル信頼性がカテゴリやドメインによって異なるため、低品質な擬似ラベルを生成する。
2) 破壊的忘れを緩和するための確率的パラメータ復元法は, その内在的ランダム性により重要な情報を効果的に保存することができない。
CTTAシナリオにおける検出モデルに対するこれらの課題に対処するため、3つのコアコンポーネントを特徴とするCTAODを提案する。
まず、オブジェクトレベルのコントラスト学習モジュールは、対象領域における特徴表現を洗練させるために、コントラスト学習のためのオブジェクトレベルの特徴を抽出する。
第2に、適応監視モジュールは、不要な適応を動的にスキップし、予測された信頼度スコアに基づいてカテゴリ固有のしきい値を更新して、効率を向上し、擬似ラベルの品質を向上させる。
最後に、データ駆動確率的復元機構は、より高い可能性で不活性パラメータを選択的にリセットし、本質的な知識の保持を保証する。
CTAODは既存の方法よりも優れ,特に3.2mAPの改善とCityscapes-to-Cityscapes-C CTTAタスクの効率20%向上を実現している。
コードはリリースされます。
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