田间昆虫自动识别与分类是模式识别技术的一个重要方向，由于田间昆虫环境变化的随机性，以及田间昆虫类别之间样本数量的不均衡性，使得当前田间昆虫自动识别与分类方法存在误识率高、效率等难题，以获得更加理想的田间昆虫自动识别与分类效果为目标，提出了轻量化深度学习模型的田间昆虫自动识别与分类算法。首先对田间昆虫图像进行预处理，将其输入到轻量算法中进行特征提取，多尺度特征融合输出不同尺寸的预测网络，然后引入联合交并比进行田间昆虫自动识别与分类，最后与其算法进行了仿真对比实验。结果表明，本文算法的田间昆虫自动识别与分类正确率高，田间昆虫自动的误识率低，田间昆虫...
