ICCV 2023 Oral | 如何在开放世界进行测试段训练?基于动态原型扩展的自训练方法

ICCV 2023 Oral | 如何在开放世界进行测试段训练?基于动态原型扩展的自训练方法

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原标题:ICCV 2023 Oral | 如何在开放世界进行测试训练?基于动态原型扩展的自训练方法

关键字:样本,原型,测试,方法,数据

章来源:机器之心

内容字数:9131字

内容摘要:机器之心报道机器之心编辑部本首次提出一种针对开放世界的测试段训练方法。提高模型泛化能力是推动基于视觉的感知方法落地的重要基础,测试段训练和适应(Test-Time Training/Adaptation)通过在测试段调整模型参数权重,将模型泛化至未知的目标数据分布段。现有 TTT/TTA 方法通常着眼于在闭环世界的目标域数据下提高测试段训练性能。可是,在诸多应用场景中,目标域容易受到域外数据…

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作者简介:专业的人工智能媒体和产业服务台

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