伪装的对象检测（COD）旨在识别自然场景中隐藏自己的物体。准确的COD遭受了许多与低边界对比度有关的挑战，并且对象出现（例如对象大小和形状）的较大变化。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的背景感知跨层次融合网络（C2F-net），该网络融合了上下文感知的跨级特征，以准确识别伪装的对象。具体而言，我们通过注意力诱导的跨融合模块（ACFM）来计算来自多级特征的内容丰富的注意系数，该模块（ACFM）进一步在注意系数的指导下进一步集成了特征。然后，我们提出了一个双分支全局上下文模块（DGCM），以通过利用丰富的全球上下文信息来完善内容丰富的功能表示的融合功能。多个ACFM和DGCM以级联的方式集成，以产生高级特征的粗略预测。粗糙的预测充当了注意力图，以完善低级特征，然后再将其传递到我们的伪装推断模块（CIM）以生成最终预测。我们对三个广泛使用的基准数据集进行了广泛的实验，并将C2F-NET与最新模型（SOTA）模型进行比较。结果表明，C2F-NET是一种有效的COD模型，并且表现出明显的SOTA模型。此外，对息肉细分数据集的评估证明了我们在COD下游应用程序中C2F-NET的有希望的潜力。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/ben57882/c2fnet-tscvt。

Camouflaged object detection (COD) aims to detect/segment camouflaged objects embedded in the environment, which has attracted increasing attention over the past decades. Although several COD methods have been developed, they still suffer from unsatisfactory performance due to the intrinsic similarities between the foreground objects and background surroundings. In this paper, we propose a novel Feature Aggregation and Propagation Network (FAP-Net) for camouflaged object detection. Specifically, we propose a Boundary Guidance Module (BGM) to explicitly model the boundary characteristic, which can provide boundary-enhanced features to boost the COD performance. To capture the scale variations of the camouflaged objects, we propose a Multi-scale Feature Aggregation Module (MFAM) to characterize the multi-scale information from each layer and obtain the aggregated feature representations. Furthermore, we propose a Cross-level Fusion and Propagation Module (CFPM). In the CFPM, the feature fusion part can effectively integrate the features from adjacent layers to exploit the cross-level correlations, and the feature propagation part can transmit valuable context information from the encoder to the decoder network via a gate unit. Finally, we formulate a unified and end-to-end trainable framework where cross-level features can be effectively fused and propagated for capturing rich context information. Extensive experiments on three benchmark camouflaged datasets demonstrate that our FAP-Net outperforms other state-of-the-art COD models. Moreover, our model can be extended to the polyp segmentation task, and the comparison results further validate the effectiveness of the proposed model in segmenting polyps. The source code and results will be released at https://github.com/taozh2017/FAPNet.

伪装的对象检测（COD）旨在检测周围环境的类似模式（例如，纹理，强度，颜色等）的对象，最近吸引了日益增长的研究兴趣。由于伪装对象通常存在非常模糊的边界，如何确定对象位置以及它们的弱边界是具有挑战性的，也是此任务的关键。受到生物视觉感知过程的启发，当人类观察者发现伪装对象时，本文提出了一种名为Errnet的新型边缘的可逆重新校准网络。我们的模型的特点是两种创新设计，即选择性边缘聚集（SEA）和可逆的重新校准单元（RRU），其旨在模拟视觉感知行为，并在潜在的伪装区域和背景之间实现有效的边缘和交叉比较。更重要的是，RRU与现有COD模型相比，具有更全面的信息。实验结果表明，errnet优于三个COD数据集和五个医学图像分割数据集的现有尖端基线。特别是，与现有的Top-1模型SINET相比，ERRNET显着提高了$ \ SIM 6％（平均电子测量）的性能，以显着高速（79.3 FPS），显示ERRNET可能是一般和强大的解决方案COD任务。

RGB和深度图像上的突出物体检测（SOD）引起了越来越多的研究兴趣，因为它的有效性和现在可以方便地捕获深度线索的事实。现有的RGB-D SOD模型通常采用不同的融合策略来学习来自两个模态（\即RGB和深度）的共享表示，而几个方法明确考虑如何保留特定模态特征。在这项研究中，我们提出了一种新的框架，被称为SPNET}（特异性保存网络），这通过探索共享信息和模态特定属性（例如，特异性）来利益SOD性能。具体地，我们建议采用两个模态特定的网络和共享学习网络来分别生成个体和共享显着性预测映射。为了有效地融合共享学习网络中的跨模型特征，我们提出了一个交叉增强的集成模块（CIM），然后将融合特征传播到下一个层以集成交叉级信息。此外，为了捕获丰富的互补多模态信息，用于提高SOD性能，我们提出了一个多模态特征聚合（MFA）模块，将每个单独解码器的模态特定功能集成到共享解码器中。通过使用跳过连接，可以完全组合编码器和解码器层之间的分层功能。广泛的实验表明我们的〜\我们的〜优于六种流行的RGB-D SOD和三个伪装对象检测基准测试的前沿方法。该项目可在公开提供：https://github.com/taozh2017/spnet。

玻璃在现实世界中非常普遍。受玻璃区域的不确定性以及玻璃背后的各种复杂场景的影响，玻璃的存在对许多计算机视觉任务构成了严重的挑战，从而使玻璃分割成为重要的计算机视觉任务。玻璃没有自己的视觉外观，而只能传输/反映其周围环境的外观，从而与其他常见对象根本不同。为了解决此类具有挑战性的任务，现有方法通常会探索并结合深网络中不同特征级别的有用线索。由于存在级别不同的特征之间的特征差距，即，深层特征嵌入了更多高级语义，并且更好地定位目标对象，而浅层特征具有更大的空间尺寸，并保持更丰富，更详细的低级信息，因此，将这些特征融合到天真的融合将导致亚最佳溶液。在本文中，我们将有效的特征融合到两个步骤中，以朝着精确的玻璃分割。首先，我们试图通过开发可区分性增强（DE）模块来弥合不同级别特征之间的特征差距，该模块使特定于级别的特征成为更具歧视性的表示，从而减轻了融合不兼容的特征。其次，我们设计了一个基于焦点和探索的融合（FEBF）模块，以通过突出显示常见并探索级别差异特征之间的差异，从而在融合过程中丰富挖掘有用的信息。

玻璃在我们的日常生活中非常普遍。现有的计算机视觉系统忽略了它，因此可能会产生严重的后果，例如，机器人可能会坠入玻璃墙。但是，感知玻璃的存在并不简单。关键的挑战是，任意物体/场景可以出现在玻璃后面。在本文中，我们提出了一个重要的问题，即从单个RGB图像中检测玻璃表面。为了解决这个问题，我们构建了第一个大规模玻璃检测数据集（GDD），并提出了一个名为GDNet-B的新颖玻璃检测网络，该网络通过新颖的大型场探索大型视野中的丰富上下文提示上下文特征集成（LCFI）模块并将高级和低级边界特征与边界特征增强（BFE）模块集成在一起。广泛的实验表明，我们的GDNET-B可以在GDD测试集内外的图像上达到满足玻璃检测结果。我们通过将其应用于其他视觉任务（包括镜像分割和显着对象检测）来进一步验证我们提出的GDNET-B的有效性和概括能力。最后，我们显示了玻璃检测的潜在应用，并讨论了可能的未来研究方向。

伪装的对象检测（COD），将其优雅地融合到周围环境中的对象是一项有价值但充满挑战的任务。现有的深度学习方法通常陷入具有完整和精细的对象结构准确识别伪装对象的困难。为此，在本文中，我们提出了一个新颖的边界引导网络（BGNET），以用于伪装对象检测。我们的方法探索了有价值的和额外的对象相关的边缘语义，以指导COD的表示形式学习，这迫使模型生成突出对象结构的特征，从而促进了精确边界定位的伪装对象检测。对三个具有挑战性的基准数据集进行的广泛实验表明，我们的BGNET在四个广泛使用的评估指标下的现有18种最新方法明显优于现有的18种最新方法。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/thograce/bgnet。

尽管已经开发了疫苗，并且国家疫苗接种率正在稳步提高，但2019年冠状病毒病（COVID-19）仍对世界各地的医疗保健系统产生负面影响。在当前阶段，从CT图像中自动分割肺部感染区域对于诊断和治疗COVID-19至关重要。得益于深度学习技术的发展，已经提出了一些针对肺部感染细分的深度学习解决方案。但是，由于分布分布，复杂的背景干扰和界限模糊，现有模型的准确性和完整性仍然不令人满意。为此，我们在本文中提出了一个边界引导的语义学习网络（BSNET）。一方面，结合顶级语义保存和渐进式语义集成的双分支语义增强模块旨在建模不同的高级特征之间的互补关系，从而促进产生更完整的分割结果。另一方面，提出了镜像对称边界引导模块，以以镜像对称方式准确检测病变区域的边界。公开可用数据集的实验表明，我们的BSNET优于现有的最新竞争对手，并实现了44 fps的实时推理速度。

尽管当前的显着对象检测（SOD）作品已经取得了重大进展，但在预测的显着区域的完整性方面，它们受到限制。我们在微观和宏观水平上定义了完整性的概念。具体而言，在微观层面上，该模型应突出显示属于某个显着对象的所有部分。同时，在宏观层面上，模型需要在给定图像中发现所有显着对象。为了促进SOD的完整性学习，我们设计了一个新颖的完整性认知网络（ICON），该网络探讨了学习强大完整性特征的三个重要组成部分。 1）与现有模型不同，该模型更多地集中在功能可区分性上，我们引入了各种功能集合（DFA）组件，以汇总具有各种接受场（即内核形状和背景）的特征，并增加了功能多样性。这种多样性是挖掘积分显着物体的基础。 2）基于DFA功能，我们引入了一个完整性通道增强（ICE）组件，其目标是增强功能通道，以突出积分显着对象，同时抑制其他分心的对象。 3）提取增强功能后，采用零件整体验证（PWV）方法来确定零件和整个对象特征是否具有很强的一致性。这样的部分协议可以进一步改善每个显着对象的微观完整性。为了证明我们图标的有效性，对七个具有挑战性的基准进行了全面的实验。我们的图标在广泛的指标方面优于基线方法。值得注意的是，我们的图标在六个数据集上的平均假阴影（FNR）（FNR）方面，相对于以前的最佳模型的相对改善约为10％。代码和结果可在以下网址获得：https：//github.com/mczhuge/icon。

大多数息肉分段方法使用CNNS作为其骨干，导致在编码器和解码器之间的信息交换信息时的两个关键问题：1）考虑到不同级别特征之间的贡献的差异; 2）设计有效机制，以融合这些功能。不同于现有的基于CNN的方法，我们采用了一个变压器编码器，它学会了更强大和强大的表示。此外，考虑到息肉的图像采集影响和难以实现的性质，我们介绍了三种新模块，包括级联融合模块（CFM），伪装识别模块（CIM），A和相似性聚集模块（SAM）。其中，CFM用于从高级功能收集息肉的语义和位置信息，而CIM应用于在低级功能中伪装的息肉信息。在SAM的帮助下，我们将息肉区域的像素特征扩展到整个息肉区域的高电平语义位置信息，从而有效地融合了交叉级别特征。所提出的模型名为Polyp-PVT，有效地抑制了特征中的噪声，并显着提高了他们的表现力。在五个广泛采用的数据集上进行了广泛的实验表明，所提出的模型对各种具有挑战性的情况（例如，外观变化，小物体）比现有方法更加强大，并实现了新的最先进的性能。拟议的模型可在https://github.com/dengpingfan/polyp-pvt获得。

Covid-19的传播给世界带来了巨大的灾难，自动分割感染区域可以帮助医生快速诊断并减少工作量。但是，准确和完整的分割面临一些挑战，例如散射的感染区分布，复杂的背景噪声和模糊的分割边界。为此，在本文中，我们提出了一个新的网络，用于从CT图像（名为BCS-NET）的自动covid-19肺部感染分割，该网络考虑了边界，上下文和语义属性。 BCS-NET遵循编码器架构，更多的设计集中在解码器阶段，该阶段包括三个逐渐边界上下文 - 语义重建（BCSR）块。在每个BCSR块中，注意引导的全局上下文（AGGC）模块旨在通过突出显示重要的空间和边界位置并建模全局上下文依赖性来学习解码器最有价值的编码器功能。此外，语义指南（SG）单元通过在中间分辨率上汇总多规模的高级特征来生成语义指南图来完善解码器特征。广泛的实验表明，我们提出的框架在定性和定量上都优于现有竞争对手。

We solve the problem of salient object detection by investigating how to expand the role of pooling in convolutional neural networks. Based on the U-shape architecture, we first build a global guidance module (GGM) upon the bottom-up pathway, aiming at providing layers at different feature levels the location information of potential salient objects. We further design a feature aggregation module (FAM) to make the coarse-level semantic information well fused with the fine-level features from the top-down pathway. By adding FAMs after the fusion operations in the topdown pathway, coarse-level features from the GGM can be seamlessly merged with features at various scales. These two pooling-based modules allow the high-level semantic features to be progressively refined, yielding detail enriched saliency maps. Experiment results show that our proposed approach can more accurately locate the salient objects with sharpened details and hence substantially improve the performance compared to the previous state-of-the-arts. Our approach is fast as well and can run at a speed of more than 30 FPS when processing a 300 × 400 image. Code can be found at http://mmcheng.net/poolnet/.

RGB-thermal显着对象检测（RGB-T SOD）旨在定位对齐可见的和热红外图像对的共同突出对象，并准确地分割所有属于这些对象的像素。由于对热图像的照明条件不敏感，它在诸如夜间和复杂背景之类的具有挑战性的场景中很有希望。因此，RGB-T SOD的关键问题是使两种方式的功能相互补充并互相调整，因为不可避免的是，由于极端光条件和诸如极端光条件和诸如极端光明条件和热跨界。在本文中，我们提出了一个针对RGB-T SOD的新型镜子互补变压器网络（MCNET）。具体而言，我们将基于变压器的特征提取模块引入RGB和热图像的有效提取分层特征。然后，通过基于注意力的特征相互作用和基于串行的多尺度扩张卷积（SDC）特征融合模块，提出的模型实现了低级特征的互补相互作用以及深度特征的语义融合。最后，基于镜子互补结构，即使是一种模态也可以准确地提取两种方式的显着区域也是无效的。为了证明在现实世界中具有挑战性的场景下提出的模型的鲁棒性，我们基于自动驾驶域中使用的大型公共语义分段RGB-T数据集建立了一种新颖的RGB-T SOD数据集VT723。基准和VT723数据集上的昂贵实验表明，所提出的方法优于最先进的方法，包括基于CNN的方法和基于变压器的方法。该代码和数据集将在稍后在https://github.com/jxr326/swinmcnet上发布。

Image manipulation localization aims at distinguishing forged regions from the whole test image. Although many outstanding prior arts have been proposed for this task, there are still two issues that need to be further studied: 1) how to fuse diverse types of features with forgery clues; 2) how to progressively integrate multistage features for better localization performance. In this paper, we propose a tripartite progressive integration network (TriPINet) for end-to-end image manipulation localization. First, we extract both visual perception information, e.g., RGB input images, and visual imperceptible features, e.g., frequency and noise traces for forensic feature learning. Second, we develop a guided cross-modality dual-attention (gCMDA) module to fuse different types of forged clues. Third, we design a set of progressive integration squeeze-and-excitation (PI-SE) modules to improve localization performance by appropriately incorporating multiscale features in the decoder. Extensive experiments are conducted to compare our method with state-of-the-art image forensics approaches. The proposed TriPINet obtains competitive results on several benchmark datasets.

本文通过控制功能级别的RGB图像和深度图之间的消息，介绍了RGB-D显着对象检测的新型深神经网络框架，并探索有关RGB和深度特征的远程语义上下文和几何信息推断出明显的对象。为了实现这一目标，我们通过图神经网络和可变形的卷积制定动态消息传播（DMP）模块，以动态学习上下文信息，并自动预测消息传播控制的过滤权重和亲和力矩阵。我们将该模块进一步嵌入基于暹罗的网络中，分别处理RGB图像和深度图，并设计多级特征融合（MFF）模块，以探索精制的RGB和深度特征之间的跨级信息。与六个基准数据集上用于RGB-D显着对象检测的17种最先进的方法相比，实验结果表明，我们的方法在定量和视觉上都优于其他所有方法。

由于透明玻璃与图像中的任意物体相同，大多数现有物体检测方法产生较差的玻璃检测结果。与众不同的基于深度学习的智慧不同，只需使用对象边界作为辅助监督，我们利用标签解耦将原始标记的地图（GT）映射分解为内部扩散图和边界扩散图。与两个新生成的地图合作的GT映射破坏了物体边界的不平衡分布，导致玻璃检测质量改善。我们有三个关键贡献来解决透明的玻璃探测问题：（1）我们提出了一个三流神经网络（短暂的呼叫GlassNet），完全吸收三张地图中的有益功能。 （2）我们设计多尺度交互扩张模块，以探索更广泛的上下文信息。 （3）我们开发了一个基于关注的边界意识的功能拼接模块，用于集成多模态信息。基准数据集的广泛实验表明，在整体玻璃检测精度和边界清晰度方面，在SOTA方面对我们的方法进行了明确的改进。

突出对象检测在许多下游任务中发挥着重要作用。然而，复杂的现实世界场景具有不同尺度和突出对象的数量仍然构成挑战。在本文中，我们直接解决了在复杂场景中检测多个突出对象的问题。我们提出了一种在空间和频道空间中的非本地特征信息的网络架构，捕获单独对象之间的远程依赖性。传统的自下而上和非本地特征与特征融合门中的边缘特性相结合，逐渐改进解码器中的突出物体预测。我们表明，即使在复杂的情况下，我们的方法也可以准确地定位多个突出区域。为了证明我们对多个突出对象问题的方法的功效，我们策划仅包含多个突出对象的新数据集。我们的实验证明了所提出的方法在没有任何预处理和后处理的情况下展示了五种广泛使用的数据集的最新结果。我们在我们的多对象数据集中获得了对竞争技术的进一步绩效改进。数据集和源代码是可用的：https://github.com/ericdengbowen/dslrdnet。

现有的RGB-D SOD方法主要依赖于对称的两个基于CNN的网络来分别提取RGB和深度通道特征。但是，对称传统网络结构有两个问题：首先，CNN在学习全球环境中的能力是有限的。其次，对称的两流结构忽略了模态之间的固有差异。在本文中，我们提出了一个基于变压器的非对称网络（TANET），以解决上述问题。我们采用了变压器（PVTV2）的强大功能提取能力，从RGB数据中提取全局语义信息，并设计轻巧的CNN骨架（LWDEPTHNET），以从深度数据中提取空间结构信息，而无需预训练。不对称混合编码器（AHE）有效地减少了模型中参数的数量，同时不牺牲性能而增加速度。然后，我们设计了一个跨模式特征融合模块（CMFFM），该模块增强并互相融合了RGB和深度特征。最后，我们将边缘预测添加为辅助任务，并提出一个边缘增强模块（EEM）以生成更清晰的轮廓。广泛的实验表明，我们的方法在六个公共数据集上实现了超过14种最先进的RGB-D方法的卓越性能。我们的代码将在https://github.com/lc012463/tanet上发布。

Transformer-based models have been widely demonstrated to be successful in computer vision tasks by modelling long-range dependencies and capturing global representations. However, they are often dominated by features of large patterns leading to the loss of local details (e.g., boundaries and small objects), which are critical in medical image segmentation. To alleviate this problem, we propose a Dual-Aggregation Transformer Network called DuAT, which is characterized by two innovative designs, namely, the Global-to-Local Spatial Aggregation (GLSA) and Selective Boundary Aggregation (SBA) modules. The GLSA has the ability to aggregate and represent both global and local spatial features, which are beneficial for locating large and small objects, respectively. The SBA module is used to aggregate the boundary characteristic from low-level features and semantic information from high-level features for better preserving boundary details and locating the re-calibration objects. Extensive experiments in six benchmark datasets demonstrate that our proposed model outperforms state-of-the-art methods in the segmentation of skin lesion images, and polyps in colonoscopy images. In addition, our approach is more robust than existing methods in various challenging situations such as small object segmentation and ambiguous object boundaries.

显着对象检测（SOD）模拟了人类视觉感知系统以在场景中定位最具吸引力的对象，已广泛应用于各种计算机视觉任务。现在，随着深度传感器的出现，可以轻松捕获具有富裕的空间信息的深度图，并有利于提高SOD的性能。尽管在过去几年中提出了各种具有有前途的性能的基于RGB-D的SOD模型，但仍缺乏对这些主题的这些模型和挑战的深入了解。在本文中，我们从各个角度提供了基于RGB-D的SOD模型的全面调查，并详细介绍了相关的基准数据集。此外，考虑到光场还可以提供深度图，我们还从该域中回顾了SOD模型和流行的基准数据集。此外，为了研究现有模型的SOD能力，我们进行了全面的评估，以及基于属性的几种基于RGB-D的SOD模型的评估。最后，我们讨论了基于RGB-D的SOD的几个挑战和开放方向，以供未来的研究。将在https://github.com/taozh2017/rgbdsodsurvey上公开提供所有收集的模型，基准数据集，源代码链接，用于基于属性的评估的数据集以及评估代码