最小最大熵优化

面向测试时自适应分割的原型混合专家

Mixture of Prototypes for Test-time Adaptive Segmentation

把类别原型聚类成多个域专家并用门控网络按实例-专家相关性加权，配合最小化预测熵、最大化专家选择熵的门控优化，可直接迁移到任何需要测试时自适应的分割或密集预测模型上。