지속적인 테스트 단계 적응을 위한 교사 모델의 소스 프리 제어 적응 (Source-Free Controlled Adaptation of

요약

배포 후 변화하는 데이터 분포에 대응하기 위해 소스 데이터 없이도 모델을 지속적으로 적응시키는 CTTA 기술을 제안합니다. 데이터 품질에 따라 모멘텀을 동적으로 조절하고 클래스 프로토타입을 활용하여 모델 드리프트 문제를 해결합니다.

핵심 포인트

• 소스 데이터 접근 없이 수행 가능한 진정한 Source-Free 방식 제안
• 데이터 품질에 따른 동적 모멘텀 설정을 통한 모델 드리프트 방지
• 소스 사전 학습 모델의 클래스 프로토타입을 활용한 타겟 데이터 정렬
• 기존 SOTA 프레임워크 대비 우수한 성능 입증