これまでの研究では、テスト時にトレーニングされたモデルをさらに改善するための一般的なフレームワークとして、テスト時トレーニング (TTT) が確立されてきました。各テストインスタンスで予測を行う前

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/12 11:26

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739204883376663109/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.05014v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.05014v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.05014v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ビデオストリームでのテスト時間トレーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22panoptic%20segmentation%22">panoptic segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/video">video</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> これまでの研究では、テスト時にトレーニングされたモデルをさらに改善するための一般的なフレームワークとして、テスト時トレーニング (TTT) が確立されてきました。各テスト インスタンスで予測を行う前</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230712#bookmark-4739204883376663109"><span class="datetime-body">2023/07/12 11:26</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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