新芽专题介绍：伪装场景理解

Last updated on Oct 3, 2025

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一、专题介绍

1.1 研究背景

在人类迈向智能感知新时代的进程中，视觉智能已成为推动科学与工程革命的核心驱动力。然而，在自然与人类社会的复杂环境中，许多关键信息并非显而易见，而是通过伪装巧妙地隐藏于背景之中。

从进化的角度看，生物通过数百万年的自然选择，发展出令人叹为观止的“隐身术”，如叶脉斑纹、沙漠体色、极地白化，它们以天衣无缝的方式模糊了生命的边界，成为生态系统中最经典的“智慧博弈”。从人类社会的角度看，伪装则被广泛应用于医疗、军事、防御乃至工业制造中：一个与身体组织结构相似的早期微小病灶，一艘静静潜伏的潜艇，一架隐藏于森林中的无人机，或是一条微小而致命的裂缝，都可能决定战略与产业的生死成败。

如果说传统计算机视觉致力于识别一般目标或者显著性目标，那么伪装场景理解则是对这一能力的极限挑战：在嘈杂、复杂乃至刻意欺骗的环境中，去发现那些与背景融为一体的“几乎不可察觉”的存在。它不仅仅是一道视觉难题，更是人类感知智能的前沿考验。

1.2 研究意义

如今，伪装场景理解 已不是纯粹的学术探讨，而是多领域突破的关键：

  1. 国防与安全：在电子对抗与隐身技术盛行的未来战场，能否“看破伪装”，决定着信息作战的优势。

  2. 医疗与工业检测：在医学影像中发现早期微小病灶，在工业生产中检测微小缺陷，直接影响生命与产业安全。

  3. 生态与环境保护：识别自然界中融入环境的濒危物种，推动物种监测与生物多样性研究。

伪装场景理解不仅是最具挑战的视觉任务之一，它更代表着跨学科与跨时代的交汇点：融合了计算机视觉、认知科学、模式识别与跨模态感知。破解这道“最隐秘的视觉谜题”，意味着人类正在让智能系统迈向更深层次的洞察。

▲伪装目标分割和其他分割任务的差别。

1.3 当前主要挑战

尽管研究方向前景广阔，但伪装场景理解仍面临重重挑战：

  1. 挑战一：目标伪装高度相似，边界难以分辨

    • 伪装目标通常与背景在颜色、亮度、纹理上几乎一致，传统对比度/显著性检测方法往往失效。

    • 伪装目标往往缺少明确边界，使模型难以学习区分目标和环境的细微差异。

  2. 挑战二：伪装形态多样，动态性强

    • 自然环境中存在多种不同的伪装策略（保护色、拟态、隐形纹理、动态变色等）。

    • 同一目标在不同场景/角度下伪装效果大相径庭，提高了模型的鲁棒性要求。

  3. 挑战三：数据稀缺与标注困难

    • COD10K 虽是目前规模较大的数据集，但仍难覆盖实际环境中的所有伪装类型。

    • 高质量像素级标注代价昂贵，数据难以扩展，导致模型泛化能力不足。

  4. 挑战四：算法性能与效率矛盾

    • 高精度模型往往依赖复杂网络结构与大规模计算，不适合在无人机、监控设备等低算力平台上部署。

    • 对实时性要求高的应用（如战场监控、野外监测），算法需要在速度与精度之间找到平衡。

  5. 挑战五：跨域泛化与真实场景适应性不足

    • 模型在特定数据集上表现优异，但在新环境（林地、沙漠、海洋、城市）中常常失效。

    • 如何解决领域偏差，实现“跨域伪装检测”，是当前的核心难题之一。

总之，伪装场景理解具有“目标不可见”、“背景高度扰动”、“环境多样化”的天然挑战性，使它成为视觉领域最困难、也最具研究价值的方向之一。

二、学习资料与参考文献

主页上有关于伪装场景理解的中文翻译版本和伪装的子任务分类，可以快速阅读：https://dengpingfan.github.io/pages/Publication.html

我们还维护了1500人以上的学生和教师的隐性视觉感知社群（加小助手微信：maybeone18），方便大家加入讨论，每月有最新论文解读分享。

为了引导新芽学子逐步进入研究，本专题结构分为以下四部分：

2.1 基础教材与学习材料

在开始探索之前，你需要掌握一些基础知识。以下是你可以使用的一些书籍/教程：

2.2 入门文献（场景理解经典方法）

首先阅读一些经典文章，可帮助理解检测、分割等迈向场景理解的经典方法是如何被设计出来的。

  • U-Net: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (MICCAI 2015)

  • YOLO: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (CVPR 2016)

  • Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks (NeurIPS 2015)

  • FCN: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (TPAMI 2016)

  • FPN: Feature Pyramid Networks for Object Detection (CVPR 2017)

  • DCN: Deformable Convolutional Networks (ICCV 2017)

  • DeepLabV3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (CVPR 2017)

  • Mask R-CNN: Mask R-CNN (ICCV 2017)

  • Focal Loss: Focal Loss for Dense Object Detection (ICCV 2017)

2.3 进阶文献（场景理解前沿方法）

在此基础上 跟进一些前沿算法的发展。

  • DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (ECCV 2020)

  • Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection (ICLR 2021)

  • Swin Transformer: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows (ICCV 2021)

  • Mask2Former: Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation (CVPR 2022)

  • DINO: DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection (ICLR 2023)

  • DiffusionDet: DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection (ICCV 2023)

  • RT-DETR: DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection (CVPR 2024)

  • Segment Anything Model (SAM): Segment Anything (ICCV 2023)

  • Segment Anything Model 2 (SAM 2): SAM 2: Segment Anything in Images and Videos (ICLR 2024)

2.4 伪装场景理解领域相关文献

结合本专题的研究背景，逐渐引导学生进入伪装场景理解。

伪装场景理解可分为基于图像的、基于视频的和基于多模态的伪装场景理解。

基于图像的伪装场景理解

  1. SINet：Camouflaged object detection（CVPR 2020）
  • 描述：开创性的工作，首次提出伪装目标数据集COD10K，并用搜索-鉴别模块模拟人类视觉系统。
  1. PraNet：Parallel reverse attention network for polyp segmentation（MICCAI 2020）
  • 描述：提出并行逆向注意力，从可逆的角度进行医学息肉分割，作为伪装目标分割的典型医疗应用场景。
  1. SINet V2：Concealed Object Detection（TPAMI 2022）
  • 描述：SINet的增强版，通过更精细的特征融合进一步提升性能。
  1. ZoomNet：Zoom in and out: A mixed-scale triplet network for camouflaged object detection（CVPR 2022）
  • 描述：用混合尺度三元组网络，通过“放大”和“缩小”视角同时关注细节和全局。
  1. FEDER：Camouflaged Object Detection with Feature Decomposition and Edge Reconstruction（CVPR 2023）
  • 描述：通过特征分解和边缘重建来精确分割伪装目标。
  1. RefCOD：Referring Camouflaged Object Detection（TPAMI 2025）
  • 描述：首个基于参考的伪装物体检测方法。
  1. PlantCamo：PlantCamo: Plant Camouflage Detection（CAAI AIR 2025）
  • 描述：专注于植物伪装检测，设计了专门的网络和数据集。
  1. CVLM：Open-Vocabulary Camouflaged Object Segmentation with Cascaded Vision Language Models（CVMJ 2025）
  • 描述：利用视觉语言模型，实现开放词汇的伪装目标分割。
  1. SEE：Segment Concealed Objects with Incomplete Supervision（TPAMI 2025）
  • 描述：不完全监督下的伪装目标分割统一方法。
  1. RUN：RUN: Reversible Unfolding Network for Concealed Object Segmentation（ICML 2025）
  • 描述：提出可逆展开网络，通过模拟物理过程逐步恢复伪装细节。
  1. LawDIS：LawDIS: Language-Window-based Controllable Dichotomous Image Segmentation（ICCV 2025）
  • 描述：利用语言窗口，实现可控、灵活的伪装目标分割。
  1. PraNet-V2：PraNet-V2: Dual-Supervised Reverse Attention for Medical Image Segmentation（ArXiv 2025）
  • 描述：通过双重监督来更有效地识别和分割难以区分的病灶区域。

基于视频的伪装场景理解

  1. SLT-Net：Implicit motion handling for video camouflaged object detection（CVPR 2022）
  • 描述：利用隐式运动作为线索，解决视频中的伪装目标检测问题。
  1. ZoomNeXt：ZoomNeXt: A Unified Collaborative Pyramid Network for Camouflaged Object Detection（TPAMI 2025）
  • 描述：将ZoomNet的思想扩展到视频领域，同时捕捉空间和时间上的多尺度伪装模式。

基于多模态的伪装场景理解

  1. MultiCOS: Integrating Extra Modality Helps Segmentor Find Camouflaged Objects Well (ArXiv 2025)
  • 描述：通过整合额外模态（如红外、深度）信息来辅助伪装目标分割。
  1. RUN++: Reversible Unfolding Network for Concealed Visual Perception with Generative Refinement (ArXiv 2025)
  • 描述：RUN的增强版，结合生成式细化，使分割结果更完整准确。

三、结语与期望

伪装场景理解是一个充满挑战但极具实用价值的领域 。其核心挑战在于目标与背景之间的高度相似性以及传统模型在处理精细边界和多尺度目标时的局限性 。然而，该领域的研究正从对额外先验知识的依赖，转向开发自适应、自给自足的模型 ；从孤立地解决伪装问题，走向融合其他视觉任务，解决更具挑战性的无约束场景感知问题 。随着Transformer、扩散模型等新兴技术的引入，以及无监督、零样本等新基准的推动，伪装场景理解研究的深度和广度将持续拓展 ，其在军事、医疗、工业和环境等领域的应用潜力将得到进一步释放，为人工智能的视觉感知能力带来质的飞跃 。

Yimian Dai
Yimian Dai
Associate Professor

南开大学计算机学院副教授，专注于红外弱小目标检测、多模态视觉感知方向的研究。