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伪装目标检测
分布 图像分割2视觉语言模型1
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EReCu：面向无监督伪装检测的伪标签进化融合与多线索学习精炼
EReCu: Pseudo-label Evolution Fusion and Refinement with Multi-Cue Learning for Unsupervised Camouflage Detection
针对无监督伪装目标检测中伪标签噪声和边界模糊问题，提出多线索原生感知与伪标签进化融合框架，其教师-学生伪标签精炼和频谱张量注意力融合策略可迁移到其他弱监督/无监督分割任务。
基于专家协作的伪装感知图像-文本检索
Camouflage-aware Image-Text Retrieval via Expert Collaboration
针对伪装场景中目标与背景高度相似导致跨模态对齐困难的问题，提出双分支视觉编码器与置信度条件图注意力机制，可复用于其他低对比度或复杂背景下的视觉-语言检索任务。
超越外观：基于几何结构的伪装目标检测
Beyond Appearance: Camouflaged Object Detection via Geometric Structure
把单目深度估计模型通过稀疏混合专家适配器迁移到伪装目标检测，并用几何-语义融合模块把深度几何线索注入分割特征，为「深度先验跨任务迁移」提供了一个可复用的适配与融合范式。