論文の概要: SloMo-Fast: Slow-Momentum and Fast-Adaptive Teachers for Source-Free Continual Test-Time Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18468v1
- Date: Sun, 23 Nov 2025 14:29:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.854224
- Title: SloMo-Fast: Slow-Momentum and Fast-Adaptive Teachers for Source-Free Continual Test-Time Adaptation
- Title（参考訳）: SloMo-Fast:ソースフリー連続テスト時間適応のためのスローモーメントと高速適応型教師
- Authors: Md Akil Raihan Iftee, Mir Sazzat Hossain, Rakibul Hasan Rajib, Tariq Iqbal, Md Mofijul Islam, M Ashraful Amin, Amin Ahsan Ali, AKM Mahbubur Rahman,
- Abstract要約: 継続的なテスト時間適応は、目に見えない、進化中のターゲットドメインを持つ現実世界のアプリケーションにモデルをデプロイするために不可欠である。
SloMo-Fastは、適応性と一般化を向上するための、ソースフリーでデュアル教師用CTTAフレームワークである。
また、繰り返しドメインシフトをシミュレートする新しいCTTAベンチマークであるCyclic Test-Time Adaptationを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.693493199874831
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Continual Test-Time Adaptation (CTTA) is crucial for deploying models in real-world applications with unseen, evolving target domains. Existing CTTA methods, however, often rely on source data or prototypes, limiting their applicability in privacy-sensitive and resource-constrained settings. Additionally, these methods suffer from long-term forgetting, which degrades performance on previously encountered domains as target domains shift. To address these challenges, we propose SloMo-Fast, a source-free, dual-teacher CTTA framework designed for enhanced adaptability and generalization. It includes two complementary teachers: the Slow-Teacher, which exhibits slow forgetting and retains long-term knowledge of previously encountered domains to ensure robust generalization, and the Fast-Teacher rapidly adapts to new domains while accumulating and integrating knowledge across them. This framework preserves knowledge of past domains and adapts efficiently to new ones. We also introduce Cyclic Test-Time Adaptation (Cyclic-TTA), a novel CTTA benchmark that simulates recurring domain shifts. Our extensive experiments demonstrate that SloMo-Fast consistently outperforms state-of-the-art methods across Cyclic-TTA, as well as ten other CTTA settings, highlighting its ability to both adapt and generalize across evolving and revisited domains.
- Abstract（参考訳）: 連続テスト時間適応(CTTA)は、目に見えない、進化するターゲットドメインを持つ現実世界のアプリケーションにモデルをデプロイするために不可欠である。
しかし、既存のCTTAメソッドは、しばしばソースデータやプロトタイプに依存し、プライバシに敏感でリソースに制約のある設定で適用性を制限する。
さらに、これらの手法は長期の忘れ込みに悩まされ、ターゲットドメインがシフトするにつれて、それまで遭遇していたドメインのパフォーマンスが低下する。
これらの課題に対処するため,SloMo-Fastを提案する。
Slow-Teacherは、以前に遭遇したドメインの長期的知識を忘れることと、堅牢な一般化を保証するために保持し、Fast-Teacherは、知識を蓄積し統合しながら、新しいドメインに迅速に適応する。
このフレームワークは過去のドメインの知識を保存し、新しいドメインに効率的に適応する。
また、繰り返しドメインシフトをシミュレートする新しいCTTAベンチマークであるCyclic-TTA(Cyclic Test-Time Adaptation)も導入する。
広範な実験により、SloMo-FastはCyclic-TTAと他の10のCTTA設定で常に最先端のメソッドよりも優れており、進化と再検討されたドメインに適応し、一般化する能力を強調しています。
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