論文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.00906
1. 論文概述
《GSO-YOLO: Global Stability Optimization YOLO for Construction Site Detection》提出了一種針對建筑工地復雜場景優化的目標檢測模型。通過融合全局優化模塊（GOM）?、穩定捕捉模塊（SCM）?和創新的AIoU損失函數，解決了傳統YOLO模型在工地環境中面臨的遮擋、光照變化、小目標檢測等難題。實驗表明，GSO-YOLO在SODA、MOCS、CIS等數據集上顯著超越YOLOv8等主流方法，達到SOTA性能。
?2. 創新點解析
?2.1 全局優化模塊（GOM）?
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