Test Time Adaptation

L'adaptation au moment du test est une technique qui affine un modèle pendant la phase de test, visant à permettre aux modèles pré-entraînés de s'adapter à de nouvelles distributions de données inédites, ce qui améliore leur robustesse et leur généralisation dans des scénarios d'application pratiques. Cette technologie ajuste dynamiquement les paramètres du modèle en utilisant une petite quantité de données étiquetées ou non étiquetées au moment du test, garantissant ainsi que les performances du modèle restent stables face aux changements de domaine. Dans le domaine de la vision par ordinateur, l'adaptation au moment du test a une valeur d'application significative pour améliorer les performances des modèles sous différentes conditions et environnements.