Towards AI-Guided Open-World Ecological Taxonomic Classification
作者: Cheng Yaw Low, Heejoon Koo, Jaewoo Park, Kaleb Mesfin Asfaw, Meeyoung Cha
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-22
备注: 4 figures, 11 tables, and 15 pages
💡 一句话要点
提出TaxoNet，解决开放世界生态分类中的长尾分布和领域偏移问题。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生态分类 开放世界学习 长尾分布 领域自适应 嵌入学习
📋 核心要点
- 现有生态分类方法难以应对长尾分布、细粒度差异和领域偏移等开放世界挑战，限制了其在实际生态监测中的应用。
- TaxoNet通过嵌入式编码器和双边际惩罚损失，增强稀有类别的学习信号，同时抑制常见类别的影响，从而有效应对上述挑战。
- 实验表明，TaxoNet在多个生态数据集上显著优于现有方法，尤其是在稀有类别上，验证了其在开放世界生态分类中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个开放世界生态分类框架，旨在解决现实生态环境中存在的长尾分类分布、细粒度分类差异、测试时空域偏移以及闭集假设等挑战。为了应对这些问题，作者提出了TaxoNet，一种基于嵌入的编码器，它使用双边际惩罚损失来加强来自稀有、代表性不足的类别的学习信号，同时减轻过度代表类别的优势，从而直接应对相互关联的挑战。该方法在多个生态领域进行了评估，包括Google Auto-Arborist（城市树木）、iNat-Plantae（来自iNaturalist-2019的植物观测）和NAFlora-Mini（一个精选的植物标本馆集合）。实验结果表明，TaxoNet始终优于基线方法，尤其是在稀有类别上，为开放世界植物分类监测奠定了坚实的基础。研究还表明，通用多模态基础模型在植物领域应用中仍然受到限制。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决开放世界生态分类问题，该问题面临着长尾分类分布、细粒度分类差异、测试时空域偏移以及闭集假设等挑战。现有方法通常假设类别分布均衡，忽略了稀有类别的学习，并且难以泛化到新的领域和类别。这些问题限制了生态分类在生物多样性监测、保护规划和政策制定等方面的应用。
核心思路：TaxoNet的核心思路是通过学习一个鲁棒的嵌入空间，使得同一类别的样本在嵌入空间中聚集，不同类别的样本尽可能分离。为了解决长尾分布问题，TaxoNet采用双边际惩罚损失，对稀有类别施加更大的惩罚，从而增强其学习信号，同时对常见类别施加较小的惩罚，以防止其过度主导学习过程。
技术框架：TaxoNet的整体框架包括一个嵌入编码器和一个双边际惩罚损失函数。嵌入编码器将输入的图像或多模态数据映射到嵌入空间。双边际惩罚损失函数基于嵌入空间中的样本距离计算损失，并根据类别的频率调整惩罚力度。训练过程中，TaxoNet通过最小化双边际惩罚损失来学习鲁棒的嵌入空间。
关键创新：TaxoNet的关键创新在于其双边际惩罚损失函数，该损失函数能够自适应地调整不同类别的惩罚力度，从而有效地解决长尾分布问题。与传统的交叉熵损失或对比损失相比，双边际惩罚损失能够更好地平衡常见类别和稀有类别的学习，提高稀有类别的分类精度。
关键设计：双边际惩罚损失函数的设计是TaxoNet的关键。该损失函数包含两个边际参数，分别控制对正样本和负样本的惩罚力度。对于稀有类别，正样本的边际参数较小，负样本的边际参数较大，从而增强其学习信号。对于常见类别，正样本的边际参数较大，负样本的边际参数较小，以防止其过度主导学习过程。具体的网络结构和参数设置根据不同的数据集和任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TaxoNet在Google Auto-Arborist、iNat-Plantae和NAFlora-Mini等多个生态数据集上均优于基线方法。尤其是在稀有类别上，TaxoNet的分类精度显著提升，证明了其在解决长尾分布问题上的有效性。此外，研究还表明，通用多模态基础模型在植物领域应用中仍然存在局限性，需要针对特定领域进行优化。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于生物多样性监测、保护规划和政策制定等领域。通过自动识别和分类生态物种，可以更有效地评估生物多样性状况，制定合理的保护措施，并为环境政策提供科学依据。此外，该方法还可以应用于农业、林业等领域，例如病虫害监测和作物分类。
📄 摘要（原文）
AI-guided classification of ecological families, genera, and species underpins global sustainability efforts such as biodiversity monitoring, conservation planning, and policy-making. Progress toward this goal is hindered by long-tailed taxonomic distributions from class imbalance, along with fine-grained taxonomic variations, test-time spatiotemporal domain shifts, and closed-set assumptions that can only recognize previously seen taxa. We introduce the Open-World Ecological Taxonomy Classification, a unified framework that captures the co-occurrence of these challenges in realistic ecological settings. To address them, we propose TaxoNet, an embedding-based encoder with a dual-margin penalization loss that strengthens learning signals from rare underrepresented taxa while mitigating the dominance of overrepresented ones, directly confronting interrelated challenges. We evaluate our method on diverse ecological domains: Google Auto-Arborist (urban trees), iNat-Plantae (Plantae observations from various ecosystems in iNaturalist-2019), and NAFlora-Mini (a curated herbarium collection). Our model consistently outperforms baselines, particularly for rare taxa, establishing a strong foundation for open-world plant taxonomic monitoring. Our findings further show that general-purpose multimodal foundation models remain constrained in plant-domain applications.