論文の概要: GSO-YOLO: Global Stability Optimization YOLO for Construction Site Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00906v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 02:15:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 01:07:34.826955
• Title: GSO-YOLO: Global Stability Optimization YOLO for Construction Site Detection
• Title（参考訳）: GSO-YOLO:建設現場検出のためのグローバル安定性最適化YOLO
• Authors: Yuming Zhang, Dongzhi Guan, Shouxin Zhang, Junhao Su, Yunzhi Han, Jiabin Liu,
• Abstract要約: 本研究では,GSO-YOLO(Global stability Optimization YOLO)モデルを用いて,複雑な建設現場の課題に対処する。 このモデルはグローバル・オプティマイズ・モジュール(GOM)とステアディ・キャプチャ・モジュール(SCM)を統合し、グローバル・コンテクスト情報取得と検出安定性を向上させる。 SODA、MOCS、CISといったデータセットの実験では、GSO-YOLOが既存のメソッドよりも優れており、SOTAのパフォーマンスが達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2114456503277315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety issues at construction sites have long plagued the industry, posing risks to worker safety and causing economic damage due to potential hazards. With the advancement of artificial intelligence, particularly in the field of computer vision, the automation of safety monitoring on construction sites has emerged as a solution to this longstanding issue. Despite achieving impressive performance, advanced object detection methods like YOLOv8 still face challenges in handling the complex conditions found at construction sites. To solve these problems, this study presents the Global Stability Optimization YOLO (GSO-YOLO) model to address challenges in complex construction sites. The model integrates the Global Optimization Module (GOM) and Steady Capture Module (SCM) to enhance global contextual information capture and detection stability. The innovative AIoU loss function, which combines CIoU and EIoU, improves detection accuracy and efficiency. Experiments on datasets like SODA, MOCS, and CIS show that GSO-YOLO outperforms existing methods, achieving SOTA performance.
• Abstract（参考訳）: 建設現場の安全問題は長年業界を悩ませており、労働者の安全を脅かし、潜在的な危険による経済被害を引き起こしている。 人工知能の進歩、特にコンピュータビジョンの分野では、この長年にわたる問題の解決策として、建設現場における安全監視の自動化が出現している。 優れたパフォーマンスにもかかわらず、YOLOv8のような高度なオブジェクト検出手法は、建設現場で見つかった複雑な条件を扱う上で依然として課題に直面している。 そこで本研究では, 複雑な建設現場における課題を解決するため, グローバル安定度最適化 YOLO (GSO-YOLO) モデルを提案する。 このモデルはグローバル・オプティマイズ・モジュール(GOM)とステアディ・キャプチャ・モジュール(SCM)を統合し、グローバル・コンテクスト情報取得と検出安定性を向上させる。 CIoUとEIoUを組み合わせた革新的なAIoU損失関数は、検出精度と効率を向上させる。 SODA、MOCS、CISといったデータセットの実験では、GSO-YOLOが既存のメソッドよりも優れており、SOTAのパフォーマンスが達成されている。

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