深度学习在农业病虫害智能识别中的研究综述

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摘要：为应对传统方法在农业病虫害识别中效率低下、过度依赖专家知识的瓶颈，深度学习技术提供了新的技术途径。从“技术-场景-落地"的适应性视角出发，对该领域研究进行系统综述。通过构建“模型-数据-环境”分析框架，系统综述了基于CNN（卷积神经网络）与Transformer的分类检测模型及优化技术进展，剖析了公开数据集构建与标准化的现状与挑战，并深入探讨了模型泛化能力不足、小目标与遮挡物检测困难、硬件资源限制等制约技术落地的核心难题。（剩余10096字）

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