摘要
本发明公开了一种基于改进MS‑PReNet和GAM‑YOLOv7的雨天绝缘子缺陷检测方法，属于绝缘子缺陷检测技术领域；对绝缘子缺陷数据集进行加雨操作，对数据集进行预处理；构建MS‑PReNet去雨网络模型，对MS‑PReNet去雨网络模型进行训练；将新的数据集进行绝缘子缺陷真实目标框标注；根据数据集的绝缘子缺陷真实目标框，聚类生成不同尺寸的锚框；构建GAM‑YOLOv7目标检测网络模型，GAM‑YOLOv7目标检测网络模型进行训练；对MS‑PReNet去雨网络模型与GAM‑YOLOv7目标检测网络模型进行测试、验证。本发明通过MS‑PReNet去雨网络模型中的添加多尺度特征融合模块MSFM有效地去除雨滴造成的图像噪声和光照不均匀现象，提高图像质量；在GAM‑YOLOv7目标检测网络模型中添加全局注意力机制GAM，进行绝缘子缺陷检测，提高绝缘子缺陷的准确率和稳定性。
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