伪装目标检测顶会论文
时间: 2025-05-10 11:36:19 浏览: 27
### 关于伪装目标检测的顶级会议论文
在计算机视觉领域,伪装目标检测(Camouflaged Object Detection, COD)是一项具有挑战性的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,许多高质量的研究成果被发表在顶级会议上。以下是几个重要的方向及相关论文:
#### 1. 数据集与评估标准
为了推动伪装目标检测的研究进展,多个公开数据集已被创建并广泛应用于性能评测。例如,CAMO 和 COD10K 是两个常用的基准数据集[^3]。这些数据集提供了丰富的标注信息,用于训练和验证模型。
#### 2. 方法论创新
一些最新的方法通过引入注意力机制、多尺度特征融合以及对抗生成网络来提升对复杂背景下的伪装物体识别能力。例如,《Hit-Detector: Hierarchical Trinity Architecture Search for Object Detection》提出了分层三元架构搜索策略,在多种任务上取得了显著效果[^1]。尽管该文章主要关注通用对象检测问题,其设计理念同样适用于解决伪装目标检测中的难点。
另外一篇重要工作来自 ICCV 2021 的《Learning to Detect Camouflaged Objects via Mutual Learning of Complementary Cues》,作者们设计了一种基于互学习框架的方法,能够有效捕捉到隐藏物体质感差异带来的线索[^4]。
#### 3. 跨模态迁移学习
考虑到真实世界应用场景中可能存在大量未标记样本的情况,跨域适应成为另一个热点话题。有研究表明利用红外图像作为辅助输入可以增强可见光条件下对于高度混淆区域的理解力[^5]。
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 替换最后一层全连接层以适配特定分类数目的输出
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
```
上述代码片段展示了如何调整 ResNet 架构以便执行新的目标任务。虽然这里展示的是简单示例,但在实际项目开发过程中可能还需要考虑更多细节配置选项。
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