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Anpassung der Normalisierungsstatistiken bei Testzeit: Bekämpfung der zeitlichen Korrelation von Etiketten


Temel Kavramlar
Eine neuartige Methode zur Rekalibrierung der Normalisierungsstatistiken für jede Instanz in einem Testbatch, indem sie mit mehreren verschiedenen Statistikkomponenten gemischt wird, um das i.i.d.-Szenario inhärent zu simulieren.
Özet

Der Artikel stellt eine neue Methode namens "Un-Mixing Test-Time Normalization Statistics" (UnMix-TNS) vor, die darauf abzielt, die Herausforderungen der zeitlichen Korrelation von Etiketten bei nicht-i.i.d.-Testdaten zu bewältigen.

Kernpunkte:

  • UnMix-TNS zerlegt die gespeicherten Batch-Normalisierungs-Statistiken in K Komponenten und aktualisiert diese Komponenten dynamisch, um die Statistiken an die Testdaten anzupassen.
  • Dies ermöglicht eine robuste Test-Zeit-Anpassung unter verschiedenen Szenarien mit Domänenverschiebungen, insbesondere bei zeitlich korrelierten Testdaten und verrauschten nicht-i.i.d. Echtzeitströmen.
  • UnMix-TNS lässt sich nahtlos in verschiedene führende Test-Zeit-Adaptionsmethoden und vorkonfigurierte Architekturen mit Batch-Normalisierungsschichten integrieren.
  • Die Ergebnisse zeigen, dass UnMix-TNS die Stabilität und Leistung über verschiedene Benchmarks hinweg deutlich verbessert.
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Kaynak

İstatistikler
Die durchschnittliche Klassifikationsfehlerrate auf CIFAR10-C, CIFAR100-C und ImageNet-C bei kontinuierlicher Domänenanpassung konnte um 21,4% reduziert werden. Auf DomainNet-126 wurde die Fehlerrate bei kontinuierlicher Domänenanpassung um 12,5% gesenkt. Bei gemischter Domänenanpassung auf DomainNet-126 wurde eine Verbesserung von 17,2% erzielt.
Alıntılar
"UnMix-TNS exemplifies resilience under non-i.i.d. test-time adaptation." "UnMix-TNS consistently surpasses the test-time normalization schemes of TBN by 23.4/15.7% and α-BN by 5.8/3.7% on ImageNet-VID/LaSOT, respectively."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

by Devavrat Tom... : arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.08328.pdf
Un-Mixing Test-Time Normalization Statistics

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Um UnMix-TNS für Segmentierungsmodelle bei der Test-Zeit-Anpassung zu erweitern, könnte man die Normalisierungsschicht so anpassen, dass sie nicht nur auf Klassifikationsmodelle, sondern auch auf Segmentierungsmodelle angewendet werden kann. Segmentierungsmodelle haben spezifische Anforderungen an die Normalisierung von Features, insbesondere bei der Verarbeitung von Bildern. Daher müsste UnMix-TNS möglicherweise an die spezifischen Merkmale von Segmentierungsmodellen angepasst werden, um eine effektive Anpassung während der Testzeit zu gewährleisten. Dies könnte beinhalten, wie die UnMix-TNS-Komponenten auf die verschiedenen Schichten des Segmentierungsmodells angewendet werden und wie die Normalisierung auf pixelgenaue Vorhersagen angewendet wird.

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