多尺度 ViT 推理结合生境拟合先验与 kNN 检索用于多物种植物鉴定

英文标题：Multi-Scale ViT Inference with Habitat-Fit Priors and kNN Retrieval for Multi-Species Plant Identification

本文介绍 DS@GT ARC 团队在 PlantCLEF 2026 挑战赛中取得第三名的解决方案，该方案针对植被样方图像中的多物种植物识别任务进行设计。系统需要从约 3000×3000 像素的高分辨率样方照片中预测所有出现的物种。方法融合了多尺度视觉 Transformer 推理、生境适宜性先验以及 k 近邻检索技术，显著提升了细粒度植物识别的性能。该工作为生态监测和生物多样性评估中的自动化图像分析提供了重要参考。

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