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¥ 2.0
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
视频流的测试时间培训
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