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Murilo Gustineli
Murilo Gustineli
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DS@GT ARC 在植物识别挑战赛中获得第三名，采用了新颖的植物识别流程
DS@GT ARC 的研究人员详细介绍了他们在 PlantCLEF 2026 挑战赛中获得第三名的解决方案，该挑战赛专注于在高分辨率植被图像中识别多种植物。他们的流程利用了经过微调的 DINOv2 ViT-L/14 分类器，应用于多尺度图块，并结合了 FAISS kNN 检索器和时间融合。通过引入地理和海拔先验（称为栖息地适应降级）以及多尺度聚合技术，取得了关键改进。
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研究人员比较Token表征与CNN在鸟类发声检测中的应用
来自DS@GT ARC的研究人员在BirdCLEF+ 2026挑战赛中，探索了Token表征与监督式CNN骨干网络的对比，该挑战赛侧重于在声景中检测动物发声。他们开发了一个基线模型，在私有排行榜上取得了0.936的得分。该研究还调查了基于Token的表征（如来自神经音频编解码器和基础嵌入的表征）是否能与传统的CNN方法相媲美，并将专业的生物声学模型与在AudioSet上训练的Token编码器进行了比较。