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STFAR: Test-time adaptive object detection through self-training and feature alignment regularization

delete2026-04-28
delete0
PRE
AI
N
Nanqing Liu
Y
Yijin Chen
Y
Yongyi Su
H
Haojie Zhang
L
Lile Cai
H
Heng-Chao Li
K
Kui Jia
T
Tianrui Li
X
Xun Xu *
C
Chuan-Sheng Foo
DOI:10.1016/j.eswa.2026.132594delete
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摘要

摘要

En 中文
• TTAOD提高了测试时对未知损坏的探测器鲁棒性。• 带特征对齐的自训练框架实现了稳定的测试时自适应。• GFA对齐跨域特征;PFC提高了前景特征的可分离性。• 为TTAOD构建了基准测试,并发布了代码以供复现。
Keyword:
TTAOD
self-training
feature alignment
object detection
test-time adaptation

期刊

Expert Systems with Applications 封面图
Expert Systems with Applications
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W

机构

A
a*star
学者数:
295
论文数: 117
被引数: 0
T
the chinese university of hong kong
学者数:
4.5K
论文数: 2.1K
被引数: 0
Y
Yunnan Normal University
学者数:
1.6K
论文数: 491
被引数: 3.3K
S
southwest jiaotong university
学者数:
9.6K
论文数: 3.3K
被引数: 0
S
south china university of technology
学者数:
6.8W
论文数: 5.1W
被引数: 85
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