CamoSSR：一个统一的框架，结合基于能量的扫描技术和认知推理机制，用于检测伪装物体

《Neurocomputing》：CamoSSR: A unified framework with energy-based scanning and cognitive reasoning for camouflaged object detection

提出基于搜索-扫描-校准的SSRNet架构，解决低对比和高干扰场景下的隐蔽目标检测问题。通过双分支编码器提取互补特征，区域感知扫描模块和不确定性估计模块协同优化空间一致性，认知渐进模块实现渐进式校准，显著提升CAMO等数据集的分割精度，医学应用验证其有效性。

　　在自然界中，动物利用伪装技术与周围环境融为一体，从而有效避免天敌的捕食。这种能力启发了计算机视觉领域中的一项重要任务——伪装物体检测（Camouflaged Object Detection, COD）。COD的目标是识别并分割隐藏在环境中的物体，其应用范围广泛，涵盖了农业、医学图像分割、目标跟踪以及农业害虫检测等多个领域。然而，尽管COD近年来取得了显著进展，现有的方法在处理伪装物体时仍面临诸多挑战，特别是在低对比度（Low Contrast, LC）和高干扰（High Interference, HI）条件下，这些方法往往难以准确捕捉目标物体的细节特征。

低对比度问题源于伪装物体与背景在颜色和纹理上的高度相似性，使得目标物体在视觉上与周围环境难以区分。这导致模型在定位目标时容易受到背景干扰，从而产生错误的预测。高干扰则指在复杂背景中存在大量干扰因素，如遮挡物、噪声或无关的视觉元素，这些因素可能掩盖目标物体的微弱信号，使模型在识别过程中出现边界模糊或预测不稳定的情况。因此，COD的难点在于如何在低对比度和高干扰条件下，同时保持目标物体的全局一致性与局部边界精度。

为了解决上述问题，本文提出了一种名为CamoSSR的三阶段Search-Scan-Recalibration框架，旨在系统性地应对COD中的低对比度和高干扰挑战。CamoSSR的架构灵感来源于生物视觉机制，结合了搜索、扫描和再校准三个阶段，分别对应于获取全局信息、局部细节识别以及动态调整预测结果的过程。该框架不仅提升了模型在复杂场景下的鲁棒性，还显著提高了检测的准确性。

在搜索阶段，CamoSSR引入了双域编码器，该编码器能够从RGB外观特征和频率域信息中提取互补的结构信息。通过结合这两种特征，模型可以获得更丰富的表示，从而在复杂背景下更有效地定位目标物体。频率域信息的引入为模型提供了新的视角，使它能够识别出隐藏在背景中的细微线索。例如，金字塔视觉Transformer（PVT）被用作编码器的主干网络，该网络能够处理来自不同频率的信息，并在不同层次上进行特征融合，以增强模型的全局感知能力。

在扫描阶段，CamoSSR采用了一种受条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）启发的区域感知扫描模块（Region-aware Scan Module, RSM）。RSM通过局部区域的探索，模拟了人类视觉扫描的过程，以增强区域间的空间一致性。此外，该模块还结合了不确定性估计模块（Uncertainty Estimation Module, UEM），用于量化模型的预测不确定性，并在不确定性较高的区域延迟更新，以减少干扰因素对预测结果的影响。这种设计不仅提高了模型在高干扰环境下的鲁棒性，还增强了目标物体与背景之间的边界清晰度。

在再校准阶段，CamoSSR引入了一种认知进展模块（Cognitive Progression Module, CPM）。CPM通过逐步更新预测结果，而不是一次性融合所有特征，从而保持细节信息的完整性，并在不同迭代中稳定更新。这种渐进式的校准机制能够有效捕捉那些容易被忽略的细微结构，同时防止错误在不同步骤中累积。此外，CPM还能够对模型的预测进行动态调整，使其在不同层次上保持一致性，从而提升整体检测性能。

为了验证CamoSSR的有效性，本文在多个广泛使用的COD数据集上进行了大量实验，包括CAMO、CHAMELEON、COD10K和NC4K。这些数据集涵盖了不同类型的伪装场景，从动物伪装到自然环境中的隐藏物体，提供了丰富的测试样本。实验结果表明，CamoSSR在COD任务中优于当前最先进的方法，特别是在CAMO数据集上，其加权F-measure比最近的方法提升了9.6%。此外，CamoSSR在医学图像中的息肉分割任务中也表现出色，进一步证明了其在复杂场景下的鲁棒性和有效性。

除了COD任务，本文还探讨了CamoSSR在医学图像分割中的应用，特别是针对息肉的精准分割。息肉的检测和分割在医学影像分析中具有重要意义，因为息肉的存在可能影响诊断结果，甚至导致误诊。在这一应用中，CamoSSR通过其强大的特征提取和校准能力，能够有效区分息肉与周围组织，从而提升分割的准确性。为了验证其在医学领域的适用性，本文在PraNet的基础上构建了一个新的训练数据集，并对CamoSSR进行了重新训练。实验结果表明，CamoSSR在息肉分割任务中表现优异，展示了其在实际应用中的潜力。

本文的研究成果不仅推动了COD技术的发展，还为其他相关任务提供了新的思路。通过结合搜索、扫描和再校准三个阶段，CamoSSR能够系统性地解决低对比度和高干扰带来的挑战，从而在复杂场景下实现更精确的检测和分割。此外，该框架的模块化设计使其具备良好的可扩展性，可以应用于其他需要处理复杂背景的任务，如目标跟踪、农业害虫检测等。

总的来说，本文的主要贡献包括：首先，提出了一种双域的Search-Scan-Recalibration架构，该架构专门针对低对比度和高干扰问题进行设计，提高了模型在复杂场景下的鲁棒性；其次，引入了区域感知扫描模块，该模块通过局部区域的探索和不确定性估计，增强了区域间的空间一致性，并有效减少了干扰因素对预测结果的影响；最后，开发了一种认知进展模块，该模块通过逐步更新预测结果，而不是一次性融合所有特征，从而保持细节信息的完整性，并在不同迭代中稳定更新。这些创新使得CamoSSR在COD任务中取得了显著的性能提升，并在医学图像分割等实际应用中展现了广泛的应用前景。

在实际应用中，COD技术的挑战性在于如何在复杂的视觉环境中准确识别目标物体。传统的方法往往过于依赖有限的伪装区域，导致模型在面对低对比度和高干扰时表现不佳。因此，本文提出的CamoSSR框架通过引入多阶段的处理流程，有效解决了这些问题。该框架在搜索阶段获取全局信息，在扫描阶段增强局部细节识别，并在再校准阶段进行动态调整，从而实现更精确的检测和分割。

此外，CamoSSR的模块化设计使其具备良好的可扩展性。例如，区域感知扫描模块能够根据不同的应用场景进行调整，以适应不同类型的伪装对象。不确定性估计模块则能够根据不同的干扰程度动态调整预测策略，从而提高模型的适应能力。认知进展模块通过逐步更新的方式，使得模型能够在不同层次上保持一致性，从而减少误差的累积。

本文的研究不仅推动了COD技术的发展，还为其他相关任务提供了新的思路。通过结合搜索、扫描和再校准三个阶段，CamoSSR能够系统性地解决低对比度和高干扰带来的挑战，从而在复杂场景下实现更精确的检测和分割。此外，该框架的模块化设计使其具备良好的可扩展性，可以应用于其他需要处理复杂背景的任务，如目标跟踪、农业害虫检测等。

在实验部分，本文在多个广泛使用的COD数据集上进行了测试，包括CAMO、CHAMELEON、COD10K和NC4K。这些数据集涵盖了不同类型的伪装场景，从动物伪装到自然环境中的隐藏物体，提供了丰富的测试样本。实验结果表明，CamoSSR在这些数据集上的表现优于当前最先进的方法，特别是在CAMO数据集上，其加权F-measure比最近的方法提升了9.6%。这说明CamoSSR在低对比度和高干扰条件下的检测能力得到了显著提升。

在医学图像分割任务中，CamoSSR同样表现出色。息肉的检测和分割在医学影像分析中具有重要意义，因为息肉的存在可能影响诊断结果，甚至导致误诊。在这一应用中，CamoSSR通过其强大的特征提取和校准能力，能够有效区分息肉与周围组织，从而提升分割的准确性。为了验证其在医学领域的适用性，本文在PraNet的基础上构建了一个新的训练数据集，并对CamoSSR进行了重新训练。实验结果表明，CamoSSR在息肉分割任务中表现优异，展示了其在实际应用中的潜力。

最后，本文的研究成果为未来的工作提供了新的方向。CamoSSR的框架设计不仅适用于COD任务，还为其他需要处理复杂背景的任务提供了新的思路。通过结合搜索、扫描和再校准三个阶段，CamoSSR能够系统性地解决低对比度和高干扰带来的挑战，从而在复杂场景下实现更精确的检测和分割。此外，该框架的模块化设计使其具备良好的可扩展性，可以应用于其他需要处理复杂背景的任务，如目标跟踪、农业害虫检测等。

综上所述，本文提出了一种全新的三阶段Search-Scan-Recalibration框架，该框架在解决COD任务中的低对比度和高干扰问题方面取得了显著进展。通过引入双域编码器、区域感知扫描模块和认知进展模块，CamoSSR能够有效提升检测的准确性，并在不同层次上保持一致性。实验结果表明，该框架在多个数据集上的表现优于当前最先进的方法，特别是在CAMO数据集上，其加权F-measure比最近的方法提升了9.6%。此外，在医学图像分割任务中，CamoSSR也展现了广泛的应用前景。这些成果不仅推动了COD技术的发展，还为其他相关任务提供了新的思路，具有重要的理论和应用价值。