要約
このレポートは、VCL チャレンジ B 継続的テスト時間適応への私たちのチームの参加の概要を、私たちのアプローチの技術的な詳細に焦点を当てて説明します。
私たちの主な焦点は、image_level および detecter_level の適応を含む、bi_level 適応を使用したテストタイム適応です。
画像レベルでは、調整可能なパラメータベースの画像フィルタを採用し、検出器レベルでは、調整可能なパラメータベースの平均教師モジュールを活用します。
最終的に、これらのバイレベル適応を利用することで、VCL チャレンジ B 内のテスト セットのターゲット ドメインで 38.3% という驚くべき mAP を達成しました。注目に値するのは、mAP の最小低下はわずか 4.2% であり、全体の
パフォーマンスは 32.5% mAP です。
要約(オリジナル)
This report outlines our team’s participation in VCL Challenges B Continual Test_time Adaptation, focusing on the technical details of our approach. Our primary focus is Testtime Adaptation using bi_level adaptations, encompassing image_level and detector_level adaptations. At the image level, we employ adjustable parameterbased image filters, while at the detector level, we leverage adjustable parameterbased mean teacher modules. Ultimately, through the utilization of these bi_level adaptations, we have achieved a remarkable 38.3% mAP on the target domain of the test set within VCL Challenges B. It is worth noting that the minimal drop in mAP, is mearly 4.2%, and the overall performance is 32.5% mAP.
arxiv情報
| 著者 | Chenyu Lin,Yusheng He,Zhengqing Zang,Chenwei Tang,Tao Wang,Jiancheng Lv |
| 発行日 | 2023-10-13 10:06:39+00:00 |
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