针对目前绝缘子缺陷检测算法检测精度与速度不平衡以及对小目标绝缘子缺陷检测效果不佳等问题，提出一种融合多尺度特征的轻量级YOLOv7绝缘子缺陷检测算法。以YOLOv7为基础框架，使用CA-GhostNet作为主干网络；将头部预测网络中的残差卷积替换为深度可分离卷积；在颈部网络设计Light-SPPCSPC特征提取模块；在特征金字塔部分将不同尺度的特征图融合。实验结果表明，所提算法实现了精度与速度的平衡，降低了绝缘子缺陷的漏检率。
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