論文の概要: Beyond Distribution Shifts: Adaptive Hyperspectral Image Classification at Test Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08436v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 09:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.373823
• Title: Beyond Distribution Shifts: Adaptive Hyperspectral Image Classification at Test Time
• Title（参考訳）: 分布シフトを超えて:テスト時間における適応型ハイパースペクトル画像分類
• Authors: Xia Yue, Anfeng Liu, Ning Chen, Chenjia Huang, Hui Liu, Zhou Huang, Leyuan Fang,
• Abstract要約: HyperTTAは、様々な劣化条件下でモデルロバスト性を高めるために設計された統一フレームワークである。 まず,9種類の分解を体系的にシミュレートする多分解ハイパースペクトルデータセットを構築した。 信頼性を意識したエントロピー最小化LayerNormアダプタ(CELA)の軽量テスト時間適応(TTA)戦略を取り入れたイニシアティブ
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.21559601586271
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) classification models are highly sensitive to distribution shifts caused by various real-world degradations such as noise, blur, compression, and atmospheric effects. To address this challenge, we propose HyperTTA, a unified framework designed to enhance model robustness under diverse degradation conditions. Specifically, we first construct a multi-degradation hyperspectral dataset that systematically simulates nine representative types of degradations, providing a comprehensive benchmark for robust classification evaluation. Based on this, we design a spectral-spatial transformer classifier (SSTC) enhanced with a multi-level receptive field mechanism and label smoothing regularization to jointly capture multi-scale spatial context and improve generalization. Furthermore, HyperTTA incorporates a lightweight test-time adaptation (TTA) strategy, the confidence-aware entropy-minimized LayerNorm adapter (CELA), which updates only the affine parameters of LayerNorm layers by minimizing prediction entropy on high-confidence unlabeled target samples. This confidence-aware adaptation prevents unreliable updates from noisy predictions, enabling robust and dynamic adaptation without access to source data or target annotations. Extensive experiments on two benchmark datasets demonstrate that HyperTTA outperforms existing baselines across a wide range of degradation scenarios, validating the effectiveness of both its classification backbone and the proposed TTA scheme. Code will be made available publicly.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)分類モデルは、ノイズ、ぼかし、圧縮、大気効果などの様々な現実世界の劣化に起因する分布シフトに非常に敏感である。 この課題に対処するために,多様な劣化条件下でモデルロバスト性を高めるために設計された統一フレームワークHyperTTAを提案する。 具体的には,まず,9種類の分解を体系的にシミュレートした多分解ハイパースペクトルデータセットを構築し,ロバストな分類評価のための総合的なベンチマークを提供する。 そこで我々は,マルチレベルの受容場機構とラベルスムーズな正規化によって拡張されたスペクトル空間変換器分類器(SSTC)を設計し,マルチスケールの空間コンテキストを共同でキャプチャし,一般化を改善する。 さらに、HyperTTAには、信頼性を意識したエントロピー最小化LayerNormアダプタ(CELA)という、軽量なテスト時間適応(TTA)戦略が組み込まれている。 この信頼性に配慮した適応は、信頼性の低い更新をノイズの多い予測から防ぎ、ソースデータやターゲットアノテーションにアクセスせずに堅牢でダイナミックな適応を可能にする。 2つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、HyperTTAが既存のベースラインを広範囲の劣化シナリオで上回り、その分類バックボーンと提案されたTTAスキームの有効性を検証していることを示している。 コードは公開されます。

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