基于深度学习的植物病虫害检测综述

植物病虫害是决定植物产量和质量的重要因素。植物病虫害识别可以通过数字图像处理手段实现。近年来，深度学习在数字图像处理领域取得了突破，远超传统方法。如何利用深度学习技术研究植物病虫害识别已成为研究人员高度关注的课题。本文综述了植物病虫害检测问题的定义，提出了与传统检测方法的比较。根据网络结构的不同，从分类网络、检测网络和分割网络三个方面概述了近年来基于深度学习的植物病虫害检测研究，并总结了各方法的优缺点。介绍了常用数据集，并对现有研究的性能进行了比较。在此基础上，讨论了基于深度学习的植物病虫害检测在实际应用中可能面临的挑战。此外，针对这些挑战提出了可能的解决方案和研究思路，并给出若干建议。最后，对基于深度学习的植物病虫害检测的未来发展趋势进行了分析和展望。