摘要

如今，视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）已成为图像分类任务的默认选择。图像分类任务大致可分为细粒度分类与粗粒度分类两类。在细粒度分类中，由于子类别之间具有高度相似性，必须识别细微差异。然而，当为节省视觉Transformer所伴随的内存与计算成本而对图像进行下采样时，这些细微特征往往被丢失。本文针对从腊叶标本中进行植物细粒度分类的任务，开展了深入分析，并阐明了构建此类系统的关键组件。我们的大量实验分析表明，亟需更优的数据增强技术，同时现代神经网络应具备处理高维图像的能力。为此，我们提出了一种新型卷积-Transformer架构——Conviformer。与流行的视觉Transformer（ConViT）不同，Conviformer能够在不导致内存与计算成本急剧增长的前提下，有效处理高分辨率图像。此外，我们还引入了一种新颖的改进型预处理方法——PreSizer，该方法可在保持图像原始长宽比的前提下更精准地进行尺寸调整，这一特性在自然植物分类任务中被证明至关重要。通过这一简单而高效的方法，我们在Herbarium 202x与iNaturalist 2019数据集上均取得了当前最优（State-of-the-Art, SoTA）的性能表现。