在害虫识别问题上，采用在线数据增强(Mix-up数据增强)和离线数据增强（随机反转，加噪，随机复制粘贴等）两种数据增强手段，解决了数据集长尾分布容易过采样的问题。基于YOLO v3模型和ResNet-50模型建立模型训练数据集，平均精度mAP达到91.3。本人的主要工作为对数据集进行预处理，模型训练。难点是数据集的害虫类别不均，有些害虫有一百多个数据，而有些害虫只有十几个数据，需要用数据增强手段把将各类昆虫数据平均。