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持续测试时自适应
分布 鲁棒性与安全2医学影像与生物视觉1
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SPEGC：通过语义提示增强图聚类实现医学图像分割的持续测试时自适应
SPEGC: Continual Test-Time Adaptation via Semantic-Prompt-Enhanced Graph Clustering for Medical Image Segmentation
针对医学图像分割中的持续测试时自适应，提出语义提示增强与可微图聚类求解器，将全局边稀疏化建模为最优传输问题，为无监督域适应提供更可靠的伪标签结构引导，可复用于其他密集预测任务的测试时自适应。
跨越偏移的舞蹈：通过动态风格桥接实现前向促进式持续测试时自适应
Dance Across Shifts: Forward-Facilitation Continual Test-Time Adaptation through Dynamic Style Bridging
用预先生成的类原型配合多层级风格桥接（输入/统计/表征层）替代源域伪标签，为持续测试时自适应提供可靠监督信号，可直接迁移到任何需要在线适应分布偏移的视觉识别流程中。
跨架构适配：面向云边持续测试时自适应的动态采样与异构蒸馏
Cross-Architecture Adaptation: Cloud-Edge Continual Test-Time Adaptation with Dynamic Sampling and Heterogeneous Distillation
把云端大 Transformer 教师与边缘轻量 CNN 学生的异构蒸馏用于持续测试时自适应，为视觉模型在分布漂移下的在线部署提供了可复用的跨架构知识迁移与样本筛选方案。