以下哪些技术被广泛应用于细粒度图像分类？（）A. 点云处理B. 特征融合C. Vision TransformerD. 递归注意力机制

本题考查细粒度图像分类中广泛应用的技术。解题思路是对每个选项所涉及的技术进行分析，判断其是否在细粒度图像分类中被广泛应用。

• 选项A：点云处理
  点云处理主要用于处理三维空间中的点云数据，常用于三维场景理解、三维物体检测等任务。而细粒度图像分类是对图像中的物体进行更细致的分类，主要处理的是二维图像数据，点云处理技术并非细粒度图像分类的核心和广泛应用的技术。
• 选项B：特征融合
  在细粒度图像分类中，不同层次、不同模态的特征都可能包含对分类有价值的信息。特征融合可以将这些特征进行整合，充分利用各种特征的优势，提高分类的准确性。例如，将图像的局部特征和全局特征进行融合，能够更好地捕捉物体的细节和整体特征，因此特征融合在细粒度图像分类中被广泛应用。
• 选项C：Vision Transformer
  Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的图像分类模型。它通过将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块的特征输入到Transformer中进行处理，能够有效地捕捉图像中的长距离依赖关系。在细粒度图像分类任务中，长距离依赖关系对于区分不同类别的细微差异非常重要，ViT在很多细粒度图像分类的基准数据集上都取得了很好的结果，所以Vision Transformer被广泛应用于细粒度图像分类。
• 选项D：递归注意力机制
  递归注意力机制可以在图像的不同层次和不同尺度上进行注意力的分配，能够自动地聚焦于图像中对分类有重要影响的区域。在细粒度图像分类中，需要准确地识别物体的细微特征，递归注意力机制可以帮助模型更好地关注这些关键区域，从而提高分类性能，因此它也被广泛应用于细粒度图像分类。