PestRefineDet: integrating DenseNet with RefineDet for precision pest detection in agriculture
2026年8月5日《Frontiers in Plant Science》上线的研究提出PestRefineDet——一种基于深度学习的精准害虫检测与分类框架,将DenseNet-41与RefineDet集成。DenseNet-41作为骨干网络通过密集连接增强特征提取,有效学习细粒度害虫特征,提取的特征由单阶段RefineDet框架处理实现害虫同时定位与分类。该框架在具有挑战性的IP102基准数据集上评估,实现平均精度([email protected])83.61%,在保持计算效率的同时提供对多种害虫物种的准确定位与可靠分类,为自动化农业害虫监测提供前景广阔的解决方案,有望支持智能和可持续害虫管理应用。