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ICCV 2023 Oral | 如何在凋谢天下进行尝试段训练？基于动静原型扩大的自训练法子
提高模型泛化能力是推动基于视觉的感知法子落地的重要基础，尝试段训练和适应（Test-Time Training/Adaptation）通过在尝试段调整模型参数权重，将模型泛化至未知的指标域数据散布段。现有 TTT/TTA 法子通常着眼于在闭环天下的指标域数据下提高尝试段训练性能。可是，在诸多应用场景中，指标域容易遭到强域外数据 (Strong OOD) 数据的污染，例如不相关的语义类型数据。在该场…- 9
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