الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
Robust and reliable perception is essential for autonomous robots operating in real-world environments, particularly in long-term missions where environmental conditions may change significantly over time. Although recent advances in Visual Foundation Models (VFMs) have improved open-vocabulary semantic segmentation, these models can still suffer from domain shift, which can significantly degrade performance if they are not adapted to the current environment. Training-free domain adaptation is a relevant paradigm for adaptation, consisting of adjusting the model online using lightweight adapters. Recent approaches apply this on a per-frame basis, which is impractical for deployments on resource-constrained robotic hardware. To tackle this, we propose a multi-signal domain shift detection method for training-free continual test-time adaptation (TF-CTTA) in open-vocabulary segmentation. Our method leverages temporal coherence across consecutive frames by monitoring and combining complementary aspects of domain shift (visual change, adapter mismatch, and semantic drift) to trigger adaptation only when needed. We validate our approach on a benchmark including indoor and outdoor environments and using real robotic data. We demonstrate that our approach maintains segmentation accuracy while substantially reducing adaptations, making training-free adaptation practical and feasible for long-term, real-world robotic deployments.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Antonazzi, M., Hernandez, A. C., Araujo, J., Andersson, O., & Jensfelt, P. (2026). متى نتكيف: كشف انزياح التوزيع متعدد الإشارات للتكيف الفعّال بلا تدريب في التجزئة مفتوحة المفردات. https://omanscience.com/ar/articles/when-to-adapt-multi-signal-domain-shift-detection-for-efficient-training-free-adaptation-in-open-vocabulary-segmentation
MLA 9
Antonazzi, Michele, et al. "متى نتكيف: كشف انزياح التوزيع متعدد الإشارات للتكيف الفعّال بلا تدريب في التجزئة مفتوحة المفردات." https://omanscience.com/ar/articles/when-to-adapt-multi-signal-domain-shift-detection-for-efficient-training-free-adaptation-in-open-vocabulary-segmentation.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Antonazzi, Michele, Alejandra C. Hernandez, José Araujo, Olov Andersson, and Patric Jensfelt. 2026. "متى نتكيف: كشف انزياح التوزيع متعدد الإشارات للتكيف الفعّال بلا تدريب في التجزئة مفتوحة المفردات." https://omanscience.com/ar/articles/when-to-adapt-multi-signal-domain-shift-detection-for-efficient-training-free-adaptation-in-open-vocabulary-segmentation.
هارفارد
Antonazzi, M., Hernandez, A. C., Araujo, J., Andersson, O. and Jensfelt, P. (2026) 'متى نتكيف: كشف انزياح التوزيع متعدد الإشارات للتكيف الفعّال بلا تدريب في التجزئة مفتوحة المفردات', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/when-to-adapt-multi-signal-domain-shift-detection-for-efficient-training-free-adaptation-in-open-vocabulary-segmentation.
فانكوفر
Antonazzi M, Hernandez AC, Araujo J, Andersson O, Jensfelt P. متى نتكيف: كشف انزياح التوزيع متعدد الإشارات للتكيف الفعّال بلا تدريب في التجزئة مفتوحة المفردات. https://omanscience.com/ar/articles/when-to-adapt-multi-signal-domain-shift-detection-for-efficient-training-free-adaptation-in-open-vocabulary-segmentation
IEEE
M. Antonazzi, A. C. Hernandez, J. Araujo, O. Andersson, and P. Jensfelt, "متى نتكيف: كشف انزياح التوزيع متعدد الإشارات للتكيف الفعّال بلا تدريب في التجزئة مفتوحة المفردات," https://omanscience.com/ar/articles/when-to-adapt-multi-signal-domain-shift-detection-for-efficient-training-free-adaptation-in-open-vocabulary-segmentation.