TTT
ICCV 2023 Oral | 如何在开放世界进行测试段训练？基于动态原型扩展的自训练方法
提高模型泛化能力是推动基于视觉的感知方法落地的重要基础，测试段训练和适应（Test-Time Training/Adaptation）通过在测试段调整模型参数权重，将模型泛化至未知的目标域数据分布段。现有 TTT/TTA 方法通常着眼于在闭环世界的目标域数据下提高测试段训练性能。可是，在诸多应用场景中，目标域容易受到强域外数据 (Strong OOD) 数据的污染，例如不相关的语义类别数据。在该场景又可称为开放世界测试段训练 (OWTTT），在该场景下，现有 TTT/TTA 通常将强域外数据强行分类至已知类别，从而
9/13/2023 3:12:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
DeepSeek+Drawio一键生成20多种图表，90%都不知道的技巧（附保姆级教程）
Manus 内测启动：Monica 团队推出“通用 AI 代理”引发热议
阿里新开源推理大模型QwQ-32B，性能媲美DeepSeek-R1、显存需求更小
大模型系列：DeepSeek大模型与应用场景介绍
视觉强化微调！DeepSeek R1技术成功迁移到多模态领域，全面开源
三星Galaxy S25系列国行版接入DeepSeek-R1:AI能力全面升级
Windsurf Wave 4版本发布：AI编程工具再升级 更智能、更高效
Monica团队出品全能AI智能体Manus爆了，Manus邀请码怎么搞？
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
ChatGPT
AI
AI绘画
DeepSeek
机器人
数据
谷歌
大模型
智能
Midjourney
用户
学习
模型
GPT
开源
微软
AI创作
图像
Meta
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
算法
生成式
蛋白质
芯片
Gemini
代码
神经网络
计算
腾讯
研究
Sora
AI设计
3D
开发者
GPU
AI for Science
英伟达
机器学习
场景
伟达
预测
华为
Transformer
模态
Anthropic
百度
驾驶
深度学习
文本
AI视频
苹果
搜索
神器推荐
算力
LLaMA
科技
xAI
视频生成
安全
应用
干货合集
Copilot
2024
字节跳动
人形机器人
特斯拉
具身智能
亚马逊
语音
视觉
AI应用场景
Claude
写作
AGI