3Dデータの試験時適応のための効率的なバックプロパゲーション不要のネットワーク

本論文では、3Dデータの試験時適応(TTA)のための新しい効率的な手法であるBFTT3Dを提案する。BFTT3Dは、ソースモデルの知識を維持しつつ、ターゲットドメイン固有の情報を補完することで、ノイズの多い擬似ラベリングプロセスや、パラメータの微調整に頼ることなく、効率的に適応することができる。