论文 - 《MEMO: Test Time Robustness via Adaptation and Augmentation》 代码 - Github 关键词 - 数据增强、TTA、熵、即插即用 摘要 研究问题：测试时自适应的方法通常引入了一些额外的假设条件，例如需要访问多个测试样本，这限制了它

论文 - 《Improving Test-Time Adaptation via Shift-agnostic Weight Regularization and Nearest Source Prototypes》 关键词 - TTA、权重正则化、伪原型、熵、warm-up、ECCV2022 摘要

论文 - 《On-demand Test-time Adaptation for Edge Devices》 关键词 - 边缘edge、TTA、BN解耦、内存高效 摘要 研究背景：现有的CTTA会在每个新到达的数据批次熵持续对模型使用，带来较大的内存开销和能耗，在资源受限的边缘设备实际应用性较差。

本文简单记录了最近阅读的经典的TTA方法，细节比较含糊，论文包括：NOTE、TTN、CoTTA 一、NOTE 论文 - 《NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation》 作者的动机非常简单，就是考虑到

论文 - 《CAFA: Class-Aware Feature Alignment for Test-Time Adaptation》 关键词 - 特征对齐、类别感知、TTA、高斯分布、马氏距离 摘要 研究问题：测试时适应TTA，一种可能的方法是将测试样本的表示空间与源分布对齐（即特征对齐）。然而，

论文 - 《FoCTTA: Low-Memory Continual Test-Time Adaptation with Focus》 关键词 - 内存高效、延迟高效、TTA、图像分类、剪枝 摘要 研究问题 测试时持续适应领域偏移（CTTA） 现有的TTA方法通常通过更新所有批归一化（BN）层来实现

论文 - 《Towards Stable Test-Time Adaptation in Dynamic Wild World》 代码 - Github 关键词 - TTA、ICLR2023 摘要 研究背景 测试时自适应（TTA）的在线模型更新可能不稳定，这通常是阻碍现有 TTA 方法在实际场景中部

论文 - 《Feature Augmentation based Test-Time Adaptation》 代码 - Github 关键词 - WACV、TTA、特征增强、熵最小化 摘要 研究背景 测试时适应（TTA）允许模型在无法访问源数据的情况下适应未见过的领域。由于实际环境的特性，TTA用于

论文 - 《BoTTA: Benchmarking on-device Test Time Adaptation》 关键词 - TTA 、分布偏移、边缘设备、基准测试论文 摘要 研究背景：尽管已有研究从算法复杂性、数据和类别分布偏移、模型架构以及离线与连续学习等角度探索了TTA，但针对移动设备和边缘

论文 - 《L-TTA: Lightweight Test-Time Adaptation Using a Versatile Stem Layer》 代码 - Github 关键词 - Neurips2024、TTA、高效、图像分类 摘要 研究背景 测试时自适应 TTA 用于通过仅使用目标域的未标

论文 - 《Feature Alignment and Uniformity for Test Time Adaptation》 代码 - Github 关键词 - CVPR2023、TTA、特征对齐 摘要 本文工作 作者首先将 TTA 视为一个特征修正问题，这是由于源域和目标域之间的领域差距所导致

论文 - 《Modality-Collaborative Test-Time Adaptation for Action Recognition》 关键词 - CVPR、多模态、视频动作识别、TTA 摘要 研究背景 基于视频的无监督领域自适应（UDA）方法提升了视频模型的泛化能力，然而，它们在自适应

论文 - 《MOS: MODEL SYNERGY FOR TEST-TIME ADAPTATION ON LIDAR-BASED 3D OBJECT DETECTION》 代码 - Github 关键词 - LiDAR、3D目标检测、TTA、ICLR2025 Oral 摘要 问题背景 基于 LiDA

论文 - 《Towards Robust Multimodal Open-set Test-time Adaptation via Adaptive Entropy-aware Optimization》 代码 - Github 关键词 - 开放集、TTA、多模态、熵、LiDAR 摘要 研究问题 T

论文 - 《MECTA: MEMORY-ECONOMIC CONTINUAL TESTTIME MODEL ADAPTATION》 代码 - Github 关键词 - 图像识别、TTA、内存高效、ICLR2023 摘要 问题背景 持续测试时适应（Continual Test-time Adaptat