针对储粮害虫体积小、姿态多变、背景复杂、存在粘连遮挡且容易混淆、检测精度低等问题，提出了一种基于深度学习的改进Faster RCNN粮虫目标检测方法。通过在特征图后引入金字塔池化模块，优化损失函数，提升粮虫检测性能。实验结果表明，该方法在本实验自制的白板背景和储粮背景两个粮虫数据集的mAP分别达到89.42%和90.12%,相比较改进前的算法分别提升了0.90%和2.46%。
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