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#在线测试时适应
Test-Time Adaptation: 突破分布偏移的新范式
2 个月前
Test-Time Adaptation (TTA)是一种新兴的机器学习范式,旨在通过在测试时利用无标签数据来适应未知的测试分布,从而提高模型在分布偏移情况下的性能。本文全面介绍了TTA的背景、方法、应用和挑战。
在线测试时适应
计算机视觉
深度学习
模型微调
PyTorch
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
test-time-adaptation
该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。
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