論文の概要: RobIA: Robust Instance-aware Continual Test-time Adaptation for Deep Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10107v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:33:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.699144
• Title: RobIA: Robust Instance-aware Continual Test-time Adaptation for Deep Stereo
• Title（参考訳）: RobIA: ディープステレオのためのロバストなインスタンス対応連続的なテスト時間適応
• Authors: Jueun Ko, Hyewon Park, Hyesong Choi, Dongbo Min,
• Abstract要約: RobIAは、ステレオ深度推定における連続的なテスト時間適応のための新しいRobust, Instance-Awareフレームワークである。 RobIA は,(1) Attend-and-Excite Mixture-of-Experts (AttEx-MoE) と (2) Robust AdaptBN Teacher の2つの重要なコンポーネントを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.836469118006594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stereo Depth Estimation in real-world environments poses significant challenges due to dynamic domain shifts, sparse or unreliable supervision, and the high cost of acquiring dense ground-truth labels. While recent Test-Time Adaptation (TTA) methods offer promising solutions, most rely on static target domain assumptions and input-invariant adaptation strategies, limiting their effectiveness under continual shifts. In this paper, we propose RobIA, a novel Robust, Instance-Aware framework for Continual Test-Time Adaptation (CTTA) in stereo depth estimation. RobIA integrates two key components: (1) Attend-and-Excite Mixture-of-Experts (AttEx-MoE), a parameter-efficient module that dynamically routes input to frozen experts via lightweight self-attention mechanism tailored to epipolar geometry, and (2) Robust AdaptBN Teacher, a PEFT-based teacher model that provides dense pseudo-supervision by complementing sparse handcrafted labels. This strategy enables input-specific flexibility, broad supervision coverage, improving generalization under domain shift. Extensive experiments demonstrate that RobIA achieves superior adaptation performance across dynamic target domains while maintaining computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 現実世界環境におけるステレオ深度推定は、動的ドメインシフト、スパースまたは信頼性の低い監督、高密度の地層トラスラベル取得のコストによる重大な課題を生じさせる。 最近のTest-Time Adaptation (TTA) 手法は有望なソリューションを提供するが、ほとんどの場合、静的な対象領域の仮定と入力不変な適応戦略に依存し、連続的なシフトの下での有効性を制限する。 本稿では,連続的テスト時間適応(CTTA)のための新しいロバスト・インスタンス・アウェア・フレームワークであるRobIAを提案する。 RobIA は,(1) Attend-and-Excite Mixture-of-Experts (AttEx-MoE) と (2) Robust AdaptBN Teacher の2つの重要なコンポーネントを統合している。 この戦略は、入力固有の柔軟性、広範囲の監視カバレッジ、ドメインシフト時の一般化の改善を可能にする。 大規模な実験により、RobIAは計算効率を保ちながら、動的対象領域にまたがる優れた適応性能を達成できることが示された。

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