Awesome-Camouflaged-Object-Detection
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https://github.com/clelouch/Awesome-Camouflaged-Object-Detection
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资源简介：
该合集专注于伪装目标检测领域，收集和整理了相关的论文、代码和数据集资源，主要涵盖深度学习时代的伪装目标检测方法，旨在帮助用户更好地理解该领域。
This collection focuses on the field of camouflaged object detection, has collected and organized relevant papers, code, and dataset resources, mainly covering camouflaged object detection methods in the deep learning era, aiming to help users better understand this field.
创建时间：
2022-09-15
原始信息汇总
数据集概述
该仓库专注于基于深度学习的伪装目标检测（Camouflaged Object Detection, COD），整理了相关论文、代码和数据集。内容涵盖2020年至2023年的主要研究成果，并包含视频伪装目标检测、评估工具及数据集下载链接。
论文与代码汇总
2023年
- WACV: MFFN（多视图特征融合网络）
- TIP: FSNet（焦点扫描网络）、SAT（显著性属性迁移）、PUENet（预测不确定性估计）
- TCDS: 层内信息增强与跨层信息聚合
- TCSVT: MSCAF-Net（多尺度上下文感知特征）、SARNet（目标区域放大与前景-背景转换）
- TETCI: 跨层交互网络（尺度感知增强）
- AAAI: 弱监督伪装目标检测（涂鸦标注）
- MIR: 深度梯度学习（DGNet）
- ICME: CFANet（跨层特征聚合网络）
- CVPR: FEDER（特征分解与边缘重建）、FSPNet（特征收缩金字塔）
- arxiv: CamoFormer（掩码可分离注意力）
2022年
- CVPR: ZoomNet（混合尺度三元组网络）、SegMaR（分割、放大与重复迭代）、频域伪装检测
- ECCV: OSFormer（单阶段伪装实例分割）
- AAAI: BSA-Net（边界引导分离注意力网络）
- ACM MMA: 伪边缘标签不确定性优化
- KBS: BgNet（边界引导网络）
- PR: ERRNet（基于边缘的可逆重校准）、CubeNet（X形连接）
- Arxiv: 双任务交互Transformer、深度理解与高分辨率迭代反馈网络（HitNet）
- TCSVT: C2FNet（上下文感知跨层融合）
- TIE: D2C-Net（双分支、双引导与交叉优化网络）
- TMM: 深纹理相干网络
- TIP: FAPNet（特征聚合与传播网络）
- IJCAI: BGNet（边界引导伪装目标检测）
2021年
- CVPR: MGL（互图学习）、联合SOD与COD、PFNet（分散挖掘）、定位分割与排名
- ICCV: UGTR（不确定性引导Transformer推理）
- MICCAI: PraNet（并行反向注意网络，用于息肉分割）
- IJCAI: C2FNet（上下文感知跨层融合）
- AAAI: 纹理感知交互引导网络
- TPAMI: SINet-V2（隐藏目标检测）
- TCSVT: 深度纹理感知特征
- IMVIS: 边界引导伪装检测
- ACCESS: MirrorNet（仿生伪装分割）
- Arxiv: 混合卷积与交互融合、置信度感知学习、深度引导伪装检测
2020年
- CVPR: SINet（伪装目标检测）
- Arxiv: 基于运动分割的伪装目标发现
2019年
- CVIU: 分叉网络用于伪装目标分割
传统方法
- ICIP: RGBD共显著性检测
- CVIU: 基于凸性的视觉伪装破解
视频伪装目标检测
- 2022 CVPR: SLT-Net（隐式运动处理）
评估工具
- MATLAB: CODToolbox
- PYTHON: PySODMetrics
数据集下载
- 2D SOD数据集: 百度网盘（密码：q5e4）或 Google Drive
- 视频COD数据集: 下载链接
