针对害虫图像数据中小目标误检、漏检、类别不平衡及特征提取能力不足等问题，提出了一种改进的基于YOLOv5的害虫检测模型。首先，该算法通过伪标签技术缓解标签数量不足带来的问题；其次，通过增加一个4倍的下采样层，调整损失函数增强对少数类别的感知能力；再次，通过修改目标框回归公式解决训练过程中梯度消失的问题，提升小目标的检测精度；最后，利用虫情测报灯采集的图像数据进行实例验证。实验结果表明，该害虫检测模型具有较好的预测效果。
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