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。

该论文介绍了解决少样本人-物交互检测问题的新方法，通过引入查询增强、伪标签生成和负样本支持集增强等技术，在Bongard-HOI基准和HICO-FS数据集上取得了显著性能提升。