TTA-Nav: 测试时自适应恢复点目标导航在视觉损坏下
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过测试时适应 (TTA) 方法，我们的研究提出了一种名为 TTA-Nav 的机器人视觉导航方法，在视觉失真条件下进行目标导向的导航。我们的方法通过将自顶向下解码器与预训练导航模型结合，从失真图像中提取特征，重建较干净的图像，并使导航模型能够在各种视觉失真环境中显著提高导航性能。该方法将目标导向的导航成功率从最先进结果的 46% 提高到 94%，表明其在机器人视觉导航领域具有广泛应用的潜力。
本文提出了一种在边缘设备上改善测试时间适应性的方法，通过减少内存使用量来实现。该方法包括轻量级元网络和自我蒸馏正则化，实验结果表明在图像分类和语义分割任务上优于其他方法，且内存使用量较少。
