基于深度学习的植物病虫害检测：综述,Plant Methods
植物病虫害是决定植物产量和质量的重要因素。植物病虫害的识别可以通过数字图像处理来进行。近年来，深度学习在数字图像处理领域取得了突破，远远优于传统方法。如何利用深度学习技术来研究植物病虫害的识别已成为研究人员关注的课题。综述了植物病虫害检测问题的定义，提出了与传统植物病虫害检测方法的比较。根据网络结构的差异，本研究从分类网络的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，检测网络和分割网络，总结了每种方法的优缺点。介绍了常见的数据集，并比较了现有研究的表现。在此基础上，本研究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遇到的挑战。此外，针对挑战提出了可能的解决方案和研究思路，并提出了一些建议。最后，本研究对基于深度学习的植物病虫害检测的未来趋势进行了分析和展望。这项研究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遇到的挑战。此外，针对挑战提出了可能的解决方案和研究思路，并提出了一些建议。最后，本研究对基于深度学习的植物病虫害检测的未来趋势进行了分析和展望。本研究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遇到的挑战。此外，针对挑战提出了可能的解决方案和研究思路，并提出了一些建议。最后，本研究对基于深度学习的植物病虫害检测的未来趋势进行了分析和展望。
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