GSO-YOLO：基于全局稳定性优化的建筑工地目标检测算法解析
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.00906
1. 论文概述
《GSO-YOLO: Global Stability Optimization YOLO for Construction Site Detection》提出了一种针对建筑工地复杂场景优化的目标检测模型。通过融合全局优化模块（GOM）、稳定捕捉模块（SCM）和创新的AIoU损失函数，解决了传统YOLO模型在工地环境中面临的遮挡、光照变化、小目标检测等难题。实验表明，GSO-YOLO在SODA、MOCS、CIS等数据集上显著超越YOLOv8等主流方法，达到SOTA性能。
2. 创新点解析
2.1 全局优化模块（GOM）
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