論文の概要: Open-World Test-Time Adaptation with Hierarchical Feature Aggregation and Attention Affine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12607v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 14:05:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.407136
• Title: Open-World Test-Time Adaptation with Hierarchical Feature Aggregation and Attention Affine
• Title（参考訳）: 階層的特徴集約とアテンションアフィンを用いたオープンワールドテスト時間適応
• Authors: Ziqiong Liu, Yushun Tang, Junyang Ji, Zhihai He,
• Abstract要約: テスト時間適応(TTA)とは、サンプル分布の変化に対処するため、テストフェーズ中にモデルを調整することを指す。 本稿では,すべてのトランスフォーマー層に集約されたクラストークンからOOD特徴を抽出する階層ラダーネットワークを提案する。 また、トークン情報に基づく自己認識機構を適応的に洗練し、ドメインのドリフトに適応するアテンションアフィンネットワーク(AAN)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.151364853811128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Test-time adaptation (TTA) refers to adjusting the model during the testing phase to cope with changes in sample distribution and enhance the model's adaptability to new environments. In real-world scenarios, models often encounter samples from unseen (out-of-distribution, OOD) categories. Misclassifying these as known (in-distribution, ID) classes not only degrades predictive accuracy but can also impair the adaptation process, leading to further errors on subsequent ID samples. Many existing TTA methods suffer substantial performance drops under such conditions. To address this challenge, we propose a Hierarchical Ladder Network that extracts OOD features from class tokens aggregated across all Transformer layers. OOD detection performance is enhanced by combining the original model prediction with the output of the Hierarchical Ladder Network (HLN) via weighted probability fusion. To improve robustness under domain shift, we further introduce an Attention Affine Network (AAN) that adaptively refines the self-attention mechanism conditioned on the token information to better adapt to domain drift, thereby improving the classification performance of the model on datasets with domain shift. Additionally, a weighted entropy mechanism is employed to dynamically suppress the influence of low-confidence samples during adaptation. Experimental results on benchmark datasets show that our method significantly improves the performance on the most widely used classification datasets.
• Abstract（参考訳）: テスト時間適応(TTA)は、サンプル分布の変化に対処し、新しい環境へのモデルの適応性を高めるために、テストフェーズ中にモデルを調整することを指す。 現実のシナリオでは、モデルは目に見えない(アウト・オブ・ディストリビューション、OOD)カテゴリのサンプルに遭遇することが多い。 既知の(配布中、ID)クラスを誤分類することは予測精度を低下させるだけでなく、適応過程を損なう可能性もあり、その後のIDサンプルのさらなるエラーにつながる。 既存のTTA手法の多くは、そのような条件下ではかなりの性能低下を被っている。 この課題に対処するために,すべてのTransformer層にまたがるクラストークンからOOD機能を抽出する階層型ラダーネットワークを提案する。 OOD検出性能は、元のモデル予測と、重み付き確率融合による階層ラダーネットワーク(HLN)の出力を組み合わせることで向上する。 ドメインシフト下でのロバスト性を改善するために,トークン情報に条件付けられた自己認識機構を適応的に洗練し,ドメインドリフトに適応し,ドメインシフトを伴うデータセット上でのモデルの分類性能を向上させるアテンションアフィンネットワーク(AAN)を導入する。 また, 適応時の低信頼試料の影響を動的に抑制するために, 重み付きエントロピー機構を用いる。 ベンチマークデータセットを用いた実験結果から,本手法は最も広く使用されている分類データセットの性能を著しく向上させることが示された。

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