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在线测试时间适应的领域特定块选择和配对视觉伪标签
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
测试时间适应 (TTA) 是将预训练模型调整到新的测试领域的方法。研究者提出了DPLOT框架，通过选择特定领域特征提取的块进行训练，并使用伪标签生成方法。实验结果表明，DPLOT在多个基准测试中表现优于以前的方法。其他研究还提出了不同的测试时间适应方法，如Decoupled Prototype Learning (DPL)、特征修正和自我蒸馏等。
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关键要点
- 测试时间适应 (TTA) 旨在在无法访问源数据的情况下调整预训练模型到新的测试领域。
- DPLOT 框架包括两个主要组件：选择特定领域特征提取的块和使用配对视图图像生成伪标签。
- DPLOT 在 CIFAR10-C、CIFAR100-C 和 ImageNet-C 基准测试中表现优于以前的方法，分别减少了 5.4%、9.1% 和 2.9% 的错误。
- 研究者提出了 Decoupled Prototype Learning (DPL) 方法，解决了伪标签噪声影响的问题，并增强了小批量处理的鲁棒性。
- 特征修正、自我蒸馏和空间本地化聚类等技术被用于提高医学图像分割任务的性能。
- 针对分布漂移的测试时间适应方法能够快速获得与熵函数类似的损失函数，提供更好的 TTA 方法。
- 提出的持续测试时间自适应方法有效避免了疾病遗忘和噪声伪标签带来的错误积累。
- 新的标签偏移适应器与测试时适应方法结合，实现显著性能改进。
- 建立基准测试评估测试时间调整方法的有效性，探索不同方法与网络骨干的兼容性。
- 改进的测试时间自适应方法通过引入可学习的一致性损失解决域泛化中的分布偏移问题。
- 利用最近邻信息生成伪标签的新方法在领域一般化和图像破坏方面表现优于现有方法。
- 研究总结了测试时间适应的应用与优化方法，探讨了未来研究的挑战。
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