编辑推荐：
针对伪装目标检测中遮挡、高背景相似性、小目标及低光条件下的性能瓶颈，研究人员提出 MambaCOD 框架，融合 Mamba 架构与状态空间模型，设计 CS-VSSM 和 HVSSM 模块。在 CHAMELEON 等四大基准上实验表明，其检测精度超越现有 SOTA 方法，为提升 COD 系统鲁棒性提供新方向。
论文解读文章
在自然界中，伪装是生物生存的重要技能 —— 变色龙通过改变肤色融入环境躲避天敌，竹节虫模拟树枝形态隐匿行踪。而在计算机视觉领域，伪装目标检测（Camouflaged Object Detection, COD）正与之相反，它需要让机器从复杂背景中精准识别出 “刻意隐藏” 的目标。这项技术在安防监控、医学影像分析、野生动物监测等领域至关重要：例如在农业中识别隐匿的蝗虫，在医学影像中定位早期微小病变，或是在野外监测中追踪濒危物种。
然而，伪装目标检测长期面临着严峻挑战。由于目标与背景在颜色、纹理等视觉特征上高度相似，传统算法难以捕捉二者间的细微差异，导致检测精度低下。即便近年来深度学习推动了 COD 技术的发展，现有最先进的算法在处理小目标、遮挡场景、低光照条件时仍力不从心。这些场景中，目标与背景的视觉对比度极低，仅依赖局部特征难以实现可靠定位，必须同时建模局部细节与全局上下文依赖关系，才能有效区分伪装目标与复杂背景。
为突破这一困境，重庆大学的研究人员提出了一种名为 MambaCOD 的创新框架，将近年来新兴的 Mamba 架构与状态空间模型（State-Space Model, SSM）机制相结合，为伪装目标检测领域注入了新的活力。相关研究成果发表在《Neurocomputing》上，实验结果表明，MambaCOD 在四大主流伪装目标检测基准数据集上均超越了现有最先进方法，显著提升了复杂场景下的检测精度，为提升 COD 系统的鲁棒性开辟了新路径。
在技术方法上，MambaCOD 采用编码器 - 解码器框架作为核心架构。编码器阶段引入了 Mamba 架构辅助的交叉尺度视觉状态空间模块（Cross-Scale Vision State-Space Module, CS-VSSM），通过增强跨尺度上下文模式的捕捉能力，提升模型对不同尺度伪装目标的感知能力。解码器阶段则设计了 Mamba 架构辅助的分层视觉状态空间模块（Hierarchical Vision State-Space Module, HVSSM），重点捕捉全局与局部语义交互，强化对遮挡、高背景相似性等复杂场景的处理能力。为验证模型性能，研究人员在 CHAMELEON、CAMO、COD10K 和 NC4K 四个权威 COD 基准数据集上开展了大量实验，并通过消融实验分析了各关键模块的贡献。
研究结果主要体现在以下几个方面：
一是 MambaCOD 框架的创新性与有效性。该框架首次将 Mamba 架构与状态空间模型机制引入伪装目标检测任务。状态空间模型凭借线性复杂度高效建模长距离依赖关系的优势，与 Mamba 架构的动态路由能力相结合，有效弥补了传统深度学习方法在处理全局与局部特征关联上的不足。实验结果显示，MambaCOD 在四大数据集上的检测精度均显著优于现有最先进方法，充分证明了这一融合思路的可行性与优越性。
二是 CS-VSSM 模块的跨尺度特征增强作用。传统 COD 方法在处理不同尺度目标时，常因特征尺度不匹配导致小目标漏检或定位不准。CS-VSSM 模块通过 Mamba 架构辅助的状态空间建模，能够在编码过程中整合多尺度特征信息，增强跨尺度上下文的关联性。这一设计不仅提升了对小目标的感知能力，还提高了目标定位精度，减少了误检现象，使模型在复杂场景中能更精准地识别出不同大小的伪装目标。
三是 HVSSM 模块对复杂场景的适应性提升。遮挡和高背景相似性是伪装目标检测中的两大难点，本质上源于目标与背景语义关联的模糊性。HVSSM 模块在解码阶段通过分层状态空间建模，同时关注全局语义依赖与局部细节特征，强化了伪装目标与周围环境的语义理解。实验表明，该模块能有效提升模型对遮挡区域、低对比度区域的特征解析能力，使 MambaCOD 在复杂视觉条件下仍能保持稳定的检测性能。
四是全面的实验验证与分析。研究人员通过定量与定性实验相结合的方式，对 MambaCOD 进行了系统评估。定量结果显示，MambaCOD 在各项评价指标上均优于 SINet、PFNet、MSCAFNet 等经典方法；定性分析则通过可视化检测结果，直观展示了 MambaCOD 在处理小目标、低光环境、遮挡场景时的优势，尤其是在复杂背景下对目标边缘结构的解码能力显著增强。消融实验进一步证实，CS-VSSM 和 HVSSM 模块对模型性能提升均起到了关键作用，二者的协同作用使 MambaCOD 的性能达到最优。
该研究的重要意义不仅在于提出了一种性能更优的伪装目标检测方法，更在于为该领域的发展提供了新的研究思路。长期以来，伪装目标检测过度依赖卷积神经网络（CNN）或 Transformer 架构，前者在全局依赖建模上存在局限，后者则面临计算复杂度高的问题。MambaCOD 的成功验证了状态空间模型在 COD 任务中的巨大潜力，表明结合 Mamba 等新兴架构与领域特性设计专用模块，是提升复杂视觉任务性能的有效途径。
此外，MambaCOD 在农业病虫害监测、医学影像分析等实际场景中的应用前景广阔。例如，在蝗虫检测中，它能更精准地识别隐匿在作物中的害虫，为病虫害防治提供及时有效的数据支持；在医学影像中，它可辅助医生定位早期微小病变，提高疾病诊断的准确性与及时性。未来，随着模型在实时性、轻量化等方面的进一步优化，MambaCOD 有望在更多实际应用场景中发挥重要作用。
综上所述，MambaCOD 通过创新性地融合 Mamba 架构与状态空间模型机制，有效解决了伪装目标检测中面临的遮挡、高背景相似性、小目标检测难等核心问题。重庆大学研究人员的这项工作不仅推动了伪装目标检测技术的进步，也为其他复杂视觉任务的模型设计提供了有益借鉴，彰显了跨领域技术融合在推动计算机视觉发展中的重要价值。随着相关技术的不断完善，伪装目标检测系统的鲁棒性将持续提升，为更多实际应用场景提供更可靠的技术支撑。
