基于卷积神经网络的入侵昆虫识别研究

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摘要：现有昆虫相关识别算法识别种类较少，缺少针对数量庞大种类众多的入侵昆虫分类识别算法，难以为入侵昆虫综合系统的识别功能提供稳定高效的技术支持。该研究对31类入侵昆虫图像进行数据采集，并对图像数据进行处理与数据集划分，基于四种卷积神经网络模型DenseNet121、MobileNetV3、ResNet101和ShuffleNet对其进行训练测试分析讨论。（剩余13222字）

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