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为了实现对林业害虫的实时精确监测，提出一种名为YOLOv4-TIA的深度学习模型来进行林业昆虫图像检测。首先，对数目较少的昆虫类别进行精准数据增强，实现样本数量均衡分布；其次，使用三分支注意力（Triplet Attention）对CSPDarknet53骨干网络进行改进，使用残差变换建立维度间的依存关系，改善由标准CSPDarknet53生成的特征表示，并在PANet（Path Aggregation Network）结构上增加跳跃连接与高效多方向的跨尺度连接相结合的特征融合方式，以获取更为丰富的