연구진은 심각한 도메인 변화에도 비디오를 효과적으로 적응시키는 새로운 테스트 시간 적응(TTA) 프레임워크인 TADD(Test-time Adaptation via Dual Distillation)를 제안했어요.
TADD는 경량화된 투사 어댑터를 활용하여 도메인 간 격차를 해소하고, 사전 훈련된 비전-언어 모델(VLM)의 도메인 불변 특징과 사전 훈련된 어댑터의 소스 도메인 판별 지식을 유지하는 상호 보완적인 손실을 사용해요.
UCF-HMDB, Daily-DA, Sports-DA 세 가지 비디오 액션 인식 벤치마크에서 실험한 결과, TADD는 기존 TTA 방법보다 최대 3.81% 성능 향상을 보였어요.