当前，基于深度学习的农作物害虫检测研究主要集中在提高检测算法的准确性、扩大检测类型的范围、优化算法以适应不同环境条件下的害虫检测等方面。国内外许多学者通过改进YOLO算法，或者结合其他深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、图像处理技术等，开展了大量的研究工作，并取得了积极的进展。例如，一些研究通过增加数据集的多样性和丰富度，提高了模型的泛化能力和准确度。同时，也有研究致力于减少算法的计算复杂度，以适应实时检测的需要。
当前，基于深度学习的农作物害虫检测研究主要集中在提高检测算法的准确性、扩大检测类型的范围、优化算法以适应不同环境条件下的害虫检测等方面。国内外许多学者通过改进YOLO算法，或者结合其他深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、图像处理技术等，开展了大量的研究工作，并取得了积极的进展。例如，一些研究通过增加数据集的多样性和丰富度，提高了模型的泛化能力和准确度。同时，也有研究致力于减少算法的计算复杂度，以适应实时检测的需要。