绿色视频伪装物体检测
计算机视觉与模式识别
2025-01-22 v1
摘要
伪装物体检测（Camouflaged Object Detection, COD）旨在区分嵌入环境中与物体高度相似的隐藏物体。传统的视频基方法（VCOD）通过显式提取运动线索或采用复杂的深度学习网络处理时间信息，但受制于高复杂度和性能不稳定。本文提出一种名为 GreenVCOD 的绿色 VCOD 方法。基于绿色 ICOD 方法，GreenVCOD 使用长期和短期时间邻域（TN）来捕获决策细化的联合空间/时间上下文信息。实验结果表明，GreenVCOD 在与最先进的 VCOD 框架进行竞争性比较后，表现优异。
引用
@article{arxiv.2501.10914,
title = {Green Video Camouflaged Object Detection},
author = {Xinyu Wang and Hong-Shuo Chen and Zhiruo Zhou and Suya You and Azad M. Madni and C. -C. Jay Kuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10914},
year = {2025}
}
备注
Accepted to 2024 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)