COD论文笔记 TCSVT_2024 Finding_Camouflaged_Objects_Along_the_Camouflage_Mechanisms

动机

论文的动机是重新审视伪装物体检测(COD)任务,并从伪装机制的角度提出一种新的解码伪装的方法。传统的COD方法难以准确区分伪装物体和背景,因此作者提出通过借助显著物体检测(SOD)任务来实现解码伪装,从而更好地检测伪装物体。

贡献

  1. 多任务学习框架:提出了一种新的多任务学习框架,将显著物体检测任务(SOD)引入到伪装物体检测(COD)模型中,以利用两者之间的内在关系来破坏伪装条件,从而突出伪装物体的线索。
  2. 任务冲突属性建模:通过门控分类策略(GC)和区域干扰模块(RDM)来缓解显著物体对伪装物体检测的干扰。
  3. 任务一致属性建模:通过对抗学习(AL)方案和边界注入模块(BIM)来增强伪装物体和背景之间的边界差异,以便全面分割伪装物体。

创新点

  1. 解码伪装方法 :首次从解码伪装的角度来研究伪装物体检测任务,提出了一种新的方法,能够更好地理解伪装机制并检测伪装物体。
  2. 多任务学习框架 :创新性地将显著物体检测任务和伪装物体检测任务结合,通过任务冲突属性和任务一致属性的建模,实现对伪装物体的准确定位和完整分割。
  3. 区域干扰模块(RDM) :提出了一个新颖的分离-重组策略,减少COD网络对显著物体或区域的关注,捕捉更多与伪装相关的线索。
  4. 门控分类策略(GC):通过建模和放大显著物体和伪装物体之间的关系差异,有效抑制最终伪装预测结果中误保留的显著物体或区域。
  5. 对抗学习(AL):通过对抗学习方案,增强伪装物体边界的表示能力,促进伪装物体的全面检测。
  6. 边界注入模块(BIM):通过注入边界相关特征来增强物体相关特征,改进伪装物体的检测效果。

这些创新点显著提升了伪装物体检测的性能,实验结果表明,提出的模型在多个COD数据集上均优于现有方法。

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