論文の概要: CD-Buffer: Complementary Dual-Buffer Framework for Test-Time Adaptation in Adverse Weather Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26092v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 05:43:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.365976
• Title: CD-Buffer: Complementary Dual-Buffer Framework for Test-Time Adaptation in Adverse Weather Object Detection
• Title（参考訳）: CD-Buffer:逆気象物体検出におけるテスト時間適応のための補完的なデュアルバッファフレームワーク
• Authors: Youngjun Song, Hyeongyu Kim, Dosik Hwang,
• Abstract要約: Test-Time Adaptation (TTA)は、オフラインでトレーニングすることなく、ドメインシフトへのリアルタイム適応を可能にする。 近年,ドメイン感受性チャネルを除去するサブトラクティブなアプローチが代替の方向として現れている。 本稿では,CD-Bufferを提案する。CD-Bufferは,サブトラクティブと付加的な機構が反対方向に作用する,新しい補完的な二重バッファフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.119587600205796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Test-Time Adaptation (TTA) enables real-time adaptation to domain shifts without off-line retraining. Recent TTA methods have predominantly explored additive approaches that introduce lightweight modules for feature refinement. Recently, a subtractive approach that removes domain-sensitive channels has emerged as an alternative direction. We observe that these paradigms exhibit complementary effectiveness patterns: subtractive methods excel under severe shifts by removing corrupted features, while additive methods are effective under moderate shifts requiring refinement. However, each paradigm operates effectively only within limited shift severity ranges, failing to generalize across diverse corruption levels. This leads to the following question: can we adaptively balance both strategies based on measured feature-level domain shift? We propose CD-Buffer, a novel complementary dual-buffer framework where subtractive and additive mechanisms operate in opposite yet coordinated directions driven by a unified discrepancy metric. Our key innovation lies in the discrepancy-driven coupling: Our framework couples removal and refinement through a unified discrepancy metric, automatically balancing both strategies based on feature-level shift severity. This establishes automatic channel-wise balancing that adapts differentiated treatment to heterogeneous shift magnitudes without manual tuning. Extensive experiments on KITTI, Cityscapes, and ACDC datasets demonstrate state-of-the-art performance, consistently achieving superior results across diverse weather conditions and severity levels.
• Abstract（参考訳）: Test-Time Adaptation (TTA)は、オフラインでトレーニングすることなく、ドメインシフトへのリアルタイム適応を可能にする。 近年のTTA法は, 機能改善のための軽量モジュールを導入する付加的手法を主に検討している。 近年,ドメイン感受性チャネルを除去するサブトラクティブなアプローチが代替の方向として現れている。 我々はこれらのパラダイムが相補的な効果パターンを示すことを観察する: 減算法は、劣化した特徴を除去することで、過度なシフトの下で優れ、加法は改善を必要とする適度なシフトの下で有効である。 しかし、それぞれのパラダイムは、限られたシフトの深刻度の範囲内でのみ効果的に機能し、様々な汚職レベルにまたがる一般化に失敗する。 測定された機能レベルのドメインシフトに基づいて、両方の戦略を適応的にバランスさせることができるか? そこで我々は,CD-Bufferを提案する。CD-Bufferは,従属的および加法的機構を,統一的な離散距離によって駆動される対向的かつ協調的な方向で動作させる,新しい相補的二重バッファフレームワークである。 私たちのフレームワークは、統合された不一致メトリックを通じて、削除と改善を結合し、機能レベルのシフト重大度に基づいて、両方の戦略を自動的にバランスさせます。 これにより、手動チューニングなしで異質なシフト等級に微分処理を適応させる自動チャネルワイド・バランシングが確立される。 KITTI、Cityscapes、ACDCのデータセットに関する大規模な実験は、最先端のパフォーマンスを示し、さまざまな気象条件と深刻度レベルにおいて、常に優れた結果を達成する。

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