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摘要
害虫检测是害虫测报的关键步骤，对于害虫防治具有重要意义，也是保证农作物产量和品质的前提。近年来，随着卷积神经网络的迅速发展，害虫检测技术进入智能化时代，使用深度学习相关技术实现精确的害虫检测已成为研究人员重点关注的课题。为了促进深度学习害虫检测技术的发展，对检测算法和现有数据集进行综述。总结了当前面临的数据匮乏、小目标检测、多尺度检测和密集与遮挡检测等四大难点问题，并分析了其主要成因。重点针对以上难点问题，总结归纳了近年来提出的深度学习害虫检测算法的改进策略和技术细节，以及面向实际场景的应用算法，对比分析了各类算法的性能表现、改进策略的适用场景及其优缺点。从面向复杂检测场景、解决数据匮乏问题、模型增量更新和应用落地等方面分析并展望了未来的研究趋势。
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