論文の概要: Un-mixing Test-time Adaptation under Heterogeneous Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15173v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 14:16:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 14:06:53.296442
• Title: Un-mixing Test-time Adaptation under Heterogeneous Data Streams
• Title（参考訳）: 不均一データストリーム下での未混合テスト時間適応
• Authors: Zixian Su, Jingwei Guo, Xi Yang, Qiufeng Wang, Kaizhu Huang,
• Abstract要約: TTA(Test-Time Adaptation)は、ディープモデル適応のための有望なソリューションとして登場した。 本稿では、新しい周波数ベースの分散適応フレームワークFreDAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.40129321379529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying deep models in real-world scenarios remains challenging due to significant performance drops under distribution shifts between training and deployment environments. Test-Time Adaptation (TTA) has recently emerged as a promising solution, enabling on-the-fly model adaptation without access to source data. However, its effectiveness degrades significantly in the presence of complex, mixed distribution shifts - common in practical settings - where multiple latent domains coexist. Adapting under such intrinsic heterogeneity, especially in unlabeled and online conditions, remains an open and underexplored challenge. In this paper, we study TTA under mixed distribution shifts and move beyond conventional homogeneous adaptation paradigms. By revisiting TTA from a frequency-domain perspective, we observe that distribution heterogeneity often manifests in Fourier space - for instance, high-frequency components tend to carry domain-specific variations. This motivates us to perform domain-aware separation using high-frequency texture cues, making diverse shift patterns more tractable. To this end, we propose FreDA, a novel Frequency-based Decentralized Adaptation framework that decomposes globally heterogeneous data into locally homogeneous components in the frequency domain. It further employs decentralized learning and augmentation strategies to robustly adapt under complex, evolving shifts. Extensive experiments across various environments (corrupted, natural, and medical) demonstrate the superiority of our proposed framework over the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: トレーニングとデプロイメント環境間の分散シフトによる大幅なパフォーマンス低下のため、実際のシナリオで詳細なモデルをデプロイすることは依然として難しい。 TTA(Test-Time Adaptation)は,ソースデータにアクセスせずにオンザフライモデルの適応を可能にする,有望なソリューションとして最近登場したものだ。 しかし、その効果は、複数の潜伏ドメインが共存する複雑な混合分布シフトの存在において、著しく低下する。 このような本質的な異質性、特にラベルなしおよびオンラインの条件下で適応することは、オープンで未調査の課題である。 本稿では,TTAを混合分布シフト下で研究し,従来の均質適応パラダイムを超越した動きを示す。 周波数領域の観点からTTAを再考することにより、分布の不均一性はフーリエ空間にしばしば現れることを観察する。 これにより、高頻度テクスチャキューを使用してドメイン認識の分離を行うことができ、多様なシフトパターンをよりトラクタブルにします。 この目的のために、FreDAという新しい周波数ベースの分散適応フレームワークを提案し、このフレームワークは、グローバルな異種データを周波数領域内の局所的同種成分に分解する。 さらに、分散学習と強化戦略を採用して、複雑で進化するシフトの下で堅牢に適応する。 様々な環境(崩壊、自然、医療)にわたる大規模な実験は、我々の提案する枠組みが最先端技術よりも優れていることを実証している。

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