利用多尺度ViT、栖息地先验与kNN检索进行多物种植物识别

本文介绍DS@GT ARC在PlantCLEF 2026多物种植物识别挑战中的第三名方案。系统以微调DINOv2 ViT-L/14处理约3000×3000像素样地影像，通过多尺度切片、FAISS kNN检索、跨重复访问的时间融合、地理海拔栖息地先验降权及西南欧地理掩码预测物种。私榜macro-F1为0.43902，公榜为0.51096；消融显示栖息地降权和多尺度聚合贡献最大。