本发明公开基于多尺度特征图推理网络的光伏组件热斑缺陷检测方法，该检测方法基于改进型YOLOv4神经网络模型，在原模型中的特征融合部分加入自行设计的适用于光伏电站热斑缺陷检测的多尺度特征图推理模块，引导多尺度特征融合并突出显示缺陷位置区域抑制图像中的复杂背景特征，有效的提升对光伏组件热斑缺陷的识别能力。本发明检测方法将深度学习技术和图像处理技术相结合，不但避免了传统手工提取特征的低效性和不确定性，同时检测过程还具备较强的鲁棒性，明显提升了检测精度并且提升了检测速度。