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摘要
对柑橘种植过程中常见的4种害虫进行分析，针对害虫体型大小不一、低对比度特征多等检测难题，在Faster R-CNN模型基础上进行改进。针对池化层的下采样导致被检测图像的分辨率下降，进而导致图像中特征信息丢失的问题，采用空洞卷积法抓取图像中更多深层次的特征并增大感受野。结合特征金字塔网络FPN对数据中不同尺度的特征进行融合，增强特征的健壮性，解决原RPN网络只使用最终输出的单一图层进行检测，检测准确率不高的问题。通过与原Faster R-CNN模型、YOLOv4等经典目标检测模型进行对比，改进方案的mAP为91.72%，检测准确率得到一定的提升，实验结果证明所提出的改进方案能够适应自然环境下柑橘害虫识别的需求。
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