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Towards Robust Multimodal Open-set Test-time Adaptation via Adaptive Entropy-aware Optimization
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自适应熵感知优化框架（AEO），用于多模态开放集测试时的适应（MM-OSTTA）。该框架通过优化未知类别样本的自适应熵和模态预测差异，提升了在线适应性能，展现出在长时间场景中的强大适应能力，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种自适应熵感知优化框架（AEO），用于多模态开放集测试时的适应（MM-OSTTA）。
- 该框架通过优化未知类别样本的自适应熵和模态预测差异，提升了在线适应性能。
- AEO在长时间场景中的适应能力表现强大，具有广泛的应用潜力。
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