【摘 要】
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为了实现自动化检测农田害虫并提高检测效率，提出了一种基于深度学习的农田害虫目标检测算法.针对数据集存在的长尾分布和多尺度问题，采用一系列在线和离线数据增强、多尺度输入等方法进行预处理和训练，并集成SWA和多模型融合等后处理方法微调模型.最后，在测试中模型AP50数值能够达到0.898,召回率为0.996.
【基金项目】
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国家自然科学基金（62102182,61976116）； 江苏省自然科学基金（BK20210327,BK20220934）； 中央高校基础研究基金（30920021135）；
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为了实现自动化检测农田害虫并提高检测效率，提出了一种基于深度学习的农田害虫目标检测算法.针对数据集存在的长尾分布和多尺度问题，采用一系列在线和离线数据增强、多尺度输入等方法进行预处理和训练，并集成SWA和多模型融合等后处理方法微调模型.最后，在测试中模型AP50数值能够达到0.898,召回率为0.996.
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