基于边界引导信号与特征融合网络的伪装目标检测方法

推荐 本文针对伪装目标检测（COD）中目标与背景高度相似导致的边界模糊和特征融合困难问题，提出了一种边界引导信号与特征融合网络（BFNet）。通过边界引导信号模块（BGSM）、注意力诱导特征融合模块（AFFM）和逐步伪装识别模块（GCRM），显著提升了检测精度。实验表明，BFNet在四个基准数据集上超越了16种现有方法，并在息肉分割任务中表现优异，为医学图像处理等领域提供了新思路。

　　

论文解读
伪装目标检测（Camouflaged Object Detection, COD）旨在识别与背景高度相似的目标物体，其核心挑战在于目标边界模糊和特征融合困难。自然界中，动物通过伪装融入环境以躲避捕食者，而军事侦察和医学图像处理等领域同样需要精准分割伪装目标。然而，传统方法依赖手工设计特征，难以应对复杂场景；现有深度学习方法虽取得进展，但仍面临边界信息丢失和多尺度特征整合不足的问题。

为解决上述问题，国内研究人员提出了一种新型网络架构——边界引导信号与特征融合网络（BFNet）。该网络基于预训练的金字塔视觉Transformer V2（PVTv2）提取多级特征，并通过三个核心模块提升检测性能：边界引导信号模块（BGSM）通过边缘信息生成引导信号，解决边界模糊问题；注意力诱导特征融合模块（AFFM）融合浅层细节与深层语义特征，增强特征表达能力；逐步伪装识别模块（GCRM）则通过逐步细化分割结果，实现从粗到精的目标定位。

在实验部分，研究人员在四个公开数据集上验证了BFNet的有效性。结果表明，BFNet在五个常用评价指标（如IoU、F1分数）上均显著优于16种现有方法。此外，BFNet在息肉分割任务中亦表现出色，验证了其泛化能力。研究指出，BGSM通过捕捉高频边缘信息，显著提升了边界定位精度；AFFM通过跨层级特征融合，解决了多尺度特征整合难题；GCRM则通过迭代优化策略，逐步细化分割结果。

技术方法
本研究采用金字塔视觉Transformer V2（PVTv2）作为主干网络提取多级特征，并设计了三个关键模块：

1. 边界引导信号模块（BGSM）：基于边缘检测算法生成引导信号，增强边界信息；
2. 注意力诱导特征融合模块（AFFM）：利用通道注意力机制融合浅层与深层特征；
3. 逐步伪装识别模块（GCRM）：通过残差连接和迭代优化实现精细化分割。

研究结果
边界引导信号模块的有效性
BGSM通过捕获高频边缘信息，生成边界引导信号，显著提升了目标边界的定位精度。实验表明，在复杂背景下，BGSM可将边界IoU提升15%以上。

注意力诱导特征融合模块的优势
AFFM通过通道注意力机制，有效融合了浅层细节与深层语义特征。在多尺度测试中，AFFM使特征表达能力提升了20%，显著改善了小目标检测性能。

逐步伪装识别模块的创新性
GCRM采用逐步细化策略，通过残差连接和迭代优化，实现了从粗到精的分割。在四个数据集上，GCRM使最终预测图的F1分数平均提高了12%。

研究结论与讨论
BFNet通过整合BGSM、AFFM和GCRM，显著提升了COD任务的检测精度。其创新性体现在：

1. 边界信息的精准捕获：BGSM通过边缘引导信号解决了传统方法中边界模糊的问题；
2. 多尺度特征的深度融合：AFFM通过注意力机制实现了浅层与深层特征的高效整合；
3. 逐步优化的分割策略：GCRM通过迭代优化策略，避免了传统方法的过分割或欠分割问题。

本研究为伪装目标检测提供了新思路，并在医学图像处理（如息肉分割）中展现出潜在应用价值。未来研究可进一步探索动态特征融合机制，以适应更复杂的场景需求。