適応的確率ガウス校正によるマルチモーダル・テスト時適応
arXiv cs.CV / 2026/4/22
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要点
- この論文は、多モーダル・テスト時適応においてカテゴリー条件付き分布を明示的に扱う点を主な改善対象として取り上げています。
- 多モーダルTTAではモダリティ間の分布の非対称性により、従来の正準的ガウス識別分析（GDA）の効果が損なわれると主張しています。
- 著者らは、適応的確率ガウス校正（AdaPGC）として、テーラードな確率ガウスモデルと、モダリティ非対称性の悪影響を抑える「適応的コントラスト非対称性補正」を組み合わせた手法を提案します。
- 複数ベンチマークで広範な分布シフト条件に対して最先端（SOTA）の性能を示し、コードもGitHubで公開しています。
