COD10KD, NC4K-D, CAMO-D|伪装物体检测数据集|计算机视觉数据集

该数据集由华中科技大学的研究团队创建，旨在为现实中的伪装物体检测（RCOD）任务提供基准测试。数据集基于现有的COD10K-v2、NC4K和CAMO数据集，通过手动标注边界框和类别标签，生成了COD10KD、NC4K-D和CAMO-D三个新的数据集。这些数据集包含了伪装物体与其背景高度相似的特征，适用于检测任务的评估。数据集的应用领域主要集中在搜索与救援、军事打击等需要精确定位伪装物体的场景，旨在通过优化检测模型的前景与背景识别能力，提升RCOD任务的性能。

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数据集介绍

构建方式

COD10KD、NC4K-D和CAMO-D数据集的构建基于现有的COD10K-v2、NC4K和CAMO数据集。研究团队通过手动标注的方式，为这些数据集添加了边界框和类别标签，使其适用于现实伪装目标检测（RCOD）任务。具体而言，团队使用LabelMe工具对图像进行标注，首先通过扫描掩码标签中的非黑色像素来确定物体的边界框坐标，随后手动修正不准确的标注。这一过程确保了数据集的精确性和实用性，为RCOD任务提供了新的基准。

特点

COD10KD、NC4K-D和CAMO-D数据集的特点在于其专注于伪装目标的检测任务。这些数据集不仅提供了丰富的图像样本，还包含了精确的边界框和类别标签，能够有效支持目标检测算法的训练与评估。此外，数据集中的伪装目标与其背景具有高度相似性，这为检测算法带来了极大的挑战。通过引入稀疏特征优化模块（SFR）和自适应梯度传播模块（AGP），数据集能够更好地捕捉伪装目标的细节特征，提升检测模型的性能。

使用方法

COD10KD、NC4K-D和CAMO-D数据集主要用于现实伪装目标检测（RCOD）任务的研究与评估。研究人员可以利用这些数据集训练和测试目标检测模型，特别是针对伪装目标的检测能力。数据集的使用方法包括加载图像和对应的边界框标签，通过深度学习框架（如MMDetection）进行模型训练和评估。此外，数据集还支持对稀疏特征优化模块（SFR）和自适应梯度传播模块（AGP）的实验验证，帮助研究人员优化模型在复杂背景下的检测性能。

背景与挑战

背景概述

COD10KD、NC4K-D和CAMO-D数据集是由华中科技大学的Zhimeng Xin等人于2025年提出的，旨在为现实环境中的伪装目标检测（Realistic Camouflaged Object Detection, RCOD）任务提供新的基准。这些数据集基于现有的伪装目标分割数据集（如COD10K-v2、NC4K和CAMO），通过手动标注边界框和类别标签，将其转化为适用于目标检测任务的形式。RCOD任务的核心研究问题在于如何有效地检测与背景高度相似的伪装目标，传统的分割方法虽然能够精确地描绘目标轮廓，但在仅需定位目标的任务中效率较低。COD10KD、NC4K-D和CAMO-D的提出填补了这一领域的空白，为伪装目标检测的研究提供了重要的数据支持。

当前挑战

COD10KD、NC4K-D和CAMO-D数据集在解决伪装目标检测问题时面临多重挑战。首先，伪装目标与背景的高度相似性使得传统的目标检测算法难以区分前景与背景，导致检测精度下降。其次，数据集中部分边界框包含稀疏的类别特征，例如某些目标的边界框仅包含不到一半的类别特征，这进一步增加了检测难度。此外，构建这些数据集时，研究人员需要手动标注大量边界框和类别标签，这一过程不仅耗时且成本高昂。为了应对这些挑战，研究人员提出了伪装感知特征优化策略（CAFR），通过自适应梯度传播模块（AGP）和稀疏特征优化模块（SFR）来提升模型对伪装目标的检测能力。

常用场景

经典使用场景

COD10K-D、NC4K-D和CAMO-D数据集主要用于真实环境下的伪装目标检测（RCOD）任务。这些数据集通过提供精确的边界框和类别标签，为检测算法提供了丰富的训练和测试数据。经典的使用场景包括在复杂背景中识别和定位伪装目标，例如在军事侦察、野生动物监测和搜救任务中，这些场景要求算法能够快速准确地识别与背景高度相似的目标。

解决学术问题

这些数据集解决了伪装目标检测中的关键学术问题，特别是如何在高相似度的背景下有效区分目标与背景。传统的分割方法虽然能够精确描绘目标轮廓，但在仅需目标位置的任务中效率较低。通过引入边界框标注，COD10K-D等数据集为检测算法提供了更高效的解决方案，显著降低了标注成本，并提升了模型在复杂场景中的检测性能。

衍生相关工作

基于COD10K-D、NC4K-D和CAMO-D数据集，研究者们提出了多种改进的检测算法和策略。例如，CAFR（Camouflage-Aware Feature Refinement）策略通过自适应梯度传播（AGP）和稀疏特征优化（SFR）模块，显著提升了模型在伪装场景中的检测性能。此外，这些数据集还推动了基于Transformer的检测模型的发展，如GLIP和Grounding Dino等，这些模型通过结合大规模预训练和语义感知特征提取器，进一步提升了伪装目标检测的精度和鲁棒性。