arXiv · cs.AI· Patricia L. Suarez, Leo Thomas Ramos, Angel D. Sappa·· 1 天前
Bi-CamoDiffusion：面向伪装目标检测的边界感知扩散方法
Bi-CamoDiffusion: A Boundary-informed Diffusion Approach for Camouflaged Object Detection
arXiv:2603.13357v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Patricia L. Suarez, Leo Thomas Ramos, Angel D. Sappa
期刊信息（来源提供）：In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1401-1410, 2026
研究任务与主要进展
Bi-CamoDiffusion 作为 CamoDiffusion 框架的演进，通过无参数注入过程将边缘先验融入早期嵌入，提升边界清晰度并避免结构歧义，同时提出统一空间精度、结构约束与不确定性监督的优化目标。在 CAMO、COD10K 和 NC4K 数据集上的评估显示，其 S_m、F_β^w、E_m 和 MAE 各项指标均超过基线与现有最先进方法，细结构勾勒更锐利并减少误检。代码已公开。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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