文献综述
近年来，外来有害生物的入侵风险越来越高，据统计在1998-2008的十年间入侵我国农田和森林生态系统的有害生物多达19种，对我国农林生产造成了巨大的危害。
在农林经营管理过程中，有害生物的监测和治理非常重要。
本解决方案主要包含了两个模块，分别是YOLOV3的目标检测模块，以及后置的SENET分类矫正模块。
两个模块直接串联，先通过YOLOV3得出检测框和分类结果，然后将检测框裁剪出来使用分类网络进一步矫正分类结果，最后通过一个改进的NMS方案得到最终结果。
一、 开发语言 ：python背景 Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C （或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。
Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。
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