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针对我国农作物病虫害识别方法中存在的速度慢、主观性强、所需专业知识要求高以及识别成本高等问题,提出一种基于Inception与Residual结构组合的Inception-resnet-v2网络模型的农作物病虫害识别方法,以实现精准高效的农作物病虫害识别。网络使用residual结构,采用跨层连接方式将低层特征与高层特征进行组合学习以增加网络深度。同时加入了Inception结构,既能保持网络结构的稀疏性,又能利用密集矩阵的高计算性能,加快了训练速度。最后通过Softmax分类器进行多分类预测。与传