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2025.05.27 Tue UP
電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会／情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会において本学学生が卒論セッション賞 優秀賞を受賞
電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会／情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会において本学学生が卒論セッション賞 優秀賞を受賞しました。
- 受賞者
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工学部 情報工学科 4年 川村 輝大（2024年度卒業）＊
- 指導教員
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工学部 情報工学科 准教授 入江 豪
- 受賞題目
- Region-based Entropy Separation for One-shot Test-Time Adaptation
- 内容
- In this paper, we address One-shot Test-Time Adaptation, which adapts a classification model using only a given single unlabeled test image. All the existing methods fine-tune the model so that the classification results are consistent for augmented views of a given test image. However, each region of an image has different information; some regions have rich class (object) information, while others express style information essentially irrelevant to the class information. The existing approach based on the image-level classification results is therefore inadequate. To address this problem, we propose a novel One-shot Test-Time Adaptation method based on region-based entropy separation. Specifically, our method aims to obtain style-invariant features by performing global entropy maximization as well as local entropy minimization only on the regions with high confidence values where the class information is considered to be strongly represented. Experimental results on three public benchmark datasets show that the proposed method outperforms the state-of-the-art One-shot Test-Time Adaptation methods.
- 受賞日
- 2025年5月16日
＊所属・学年は研究当時のものです。