Hierarchy-Guided Multimodal Representation Learning for Taxonomic Inference
作者: Sk Miraj Ahmed, Xi Yu, Yunqi Li, Yuewei Lin, Wei Xu
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2026-03-26
备注: Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Foundation Models for Science (FM4Science)
💡 一句话要点
提出层次引导的多模态表示学习以解决生物多样性识别问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生物多样性识别 多模态学习 层次结构 生态监测 分类准确率
📋 核心要点
- 现有多模态方法未能有效编码生物分类的层次结构，导致在噪声和缺失模态下的鲁棒性不足。
- 本文提出的CLiBD-HiR通过层次信息正则化塑造嵌入几何，CLiBD-HiR-Fuse则增加了支持多种输入的轻量级融合预测器。
- 在大型生物多样性基准测试中，提出的方法相比强基线提高了超过14%的分类准确率，尤其在部分和损坏的DNA条件下效果显著。
📝 摘要（中文）
准确的生物多样性识别是生态学、保护和环境监测中的基础问题。核心任务是从不完美的输入（如标本图像和DNA条形码）中推断分类。现有多模态方法将分类视为平面标签空间，未能编码生物分类的层次结构。本文提出了两种端到端的层次感知多模态学习变体：CLiBD-HiR和CLiBD-HiR-Fuse，前者通过引入层次信息正则化（HiR）来塑造嵌入几何，后者则增加了轻量级融合预测器。实验表明，该方法在大型生物多样性基准测试中，分类准确率提高了14%以上，尤其在部分和损坏的DNA条件下表现突出。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从不完美输入（如图像和DNA条形码）中进行生物分类的问题。现有方法将分类视为平面标签，未能考虑生物分类的层次结构，导致在噪声和缺失模态下的鲁棒性不足。
核心思路：论文提出的核心思路是引入层次信息正则化（HiR），通过塑造嵌入几何来增强模型的鲁棒性。同时，增加轻量级融合预测器以支持不同模态的推理，提升模型的灵活性。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：CLiBD-HiR用于层次感知的嵌入学习，CLiBD-HiR-Fuse用于模态融合。模型通过端到端训练，确保不同模态的有效结合。
关键创新：最重要的创新点在于显式编码生物分类的层次结构，并通过层次信息正则化来增强嵌入的几何形状。这一设计使得模型在处理噪声和模态缺失时更加鲁棒。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化层次信息的保留，网络结构则包括多个层次的嵌入模块，以确保不同分类层次的信息能够有效传递和融合。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的方法在大型生物多样性基准测试中，分类准确率相比强基线提高了超过14%。尤其在部分和损坏的DNA条件下，模型表现出显著的鲁棒性，验证了层次结构编码和灵活融合的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括生态监测、物种保护和生物多样性评估等。通过提高生物分类的准确性，能够更好地支持生态研究和环境保护决策，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Accurate biodiversity identification from large-scale field data is a foundational problem with direct impact on ecology, conservation, and environmental monitoring. In practice, the core task is taxonomic prediction - inferring order, family, genus, or species from imperfect inputs such as specimen images, DNA barcodes, or both. Existing multimodal methods often treat taxonomy as a flat label space and therefore fail to encode the hierarchical structure of biological classification, which is critical for robustness under noise and missing modalities. We present two end-to-end variants for hierarchy-aware multimodal learning: CLiBD-HiR, which introduces Hierarchical Information Regularization (HiR) to shape embedding geometry across taxonomic levels, yielding structured and noise-robust representations; and CLiBD-HiR-Fuse, which additionally trains a lightweight fusion predictor that supports image-only, DNA-only, or joint inference and is resilient to modality corruption. Across large-scale biodiversity benchmarks, our approach improves taxonomic classification accuracy by over 14 percent compared to strong multimodal baselines, with particularly large gains under partial and corrupted DNA conditions. These results highlight that explicitly encoding biological hierarchy, together with flexible fusion, is key for practical biodiversity foundation models.