这篇论文的主要动机、现有方法的不足、拟解决的问题、主要贡献和创新点： 1. 动机 伪装物体检测（Camouflaged Object Detection, COD）旨在检测隐藏在环境中的伪装物体，这是一个具有挑战性的任务。由于伪装物体与背景的细微差别和模糊的边界，手动标注像素级的物体非常耗时，例如每张图片可能需要 60 分钟来标注。因此，作者希望通过减少标注负担，提出了一种仅依赖“点标注”的弱

论文的主要动机、现有方法的不足、拟解决的问题、主要贡献和创新点如下： 动机： 论文的核心动机是解决伪装目标检测（COD）中的挑战性任务。伪装目标检测旨在识别和分割那些在视觉上与周围环境高度相似的目标，这对于计算机视觉来说是非常困难的任务。尽管深度学习方法在该领域取得了一定进展，但现有方法仍面临有效分离目标和背景的难题，尤其是在伪装目标与背景特征高度相似的情况下。 现有方法的不足之处： 过于

1.论文介绍 Frequency Perception Network for Camouflaged Object Detection 基于频率感知网络的视频目标检测 2023年 ACM MM Paper Code 2.摘要 隐蔽目标检测（COD）的目的是准确地检测隐藏在周围环境中的目标。然而，现有的COD方法主要定位在RGB域中的图像对象，其性能尚未得到充分利用，在许多具有挑战性的场景。

文章目录 伪装物体检测 Camouflaged Object DetectionSINet v1RF模块：PDC模块： SINet v2特征提取Texture Enhanced Module 纹理增强模块Neighbor Connection Decoder 邻居连接解码器Group-Reversal Attention 组反转注意力 总结 伪装物体检测 Camouflaged

AAAI 2021 J Zhu, X Zhang, S Zhang, J Liu 论文地址 一、简介 我们提出了一种具有多个提示并设计了用于异构特征融合的FGM模块的纹理标签，FGM模块使用两种类型的具有丰富语义信息的高级特征，以指导一种具有丰富细节的低级特征。 我们介绍了用于双向特征优化的FGD解码器，其中分割特征抑制了纹理特征的背景噪声，并使用精细纹理功能来推断更准确的分割特征。从纹理感

论文题目：Context-aware Cross-level Fusion Network for Camouflflaged Object Detection 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2105.12555.pdf 代码地址：https://github.com/thograce/C2FNet   文章贡献： 1. 提出了一个新的伪装目标检测模型C2F-N

【论文阅读笔记】Uncertainty-aware Joint Salient Object and Camouflaged Object Detection 提示：新手小白，单纯做笔记，如有错误还请指出。 原文链接 GitHub链接：https://github.com/JingZhang617/Joint_COD_SOD 文章目录 Author一、Abstract二、Introdu

Abstract 提出：边界引导分离注意网络BSA-Net 双分支：反向注意力分支，消除伪装对象的内部，关注背景；正向注意力分支，关注前景边界引导模块 1. Introduction 目前COD面临的问题：伪装对象与背景边界模糊 BSA-Net是一种由粗到精的学习模型，利用三个模块： 残差多尺度特征提取器RMFE：捕获上下文信息分离注意力机制SEA：处理敏感-不变性困境，建立正常注意