Frequency-Guided Spatial Adaptation for Camouflaged Object Detection
作者: Shizhou Zhang, Dexuan Kong, Yinghui Xing, Yue Lu, Lingyan Ran, Guoqiang Liang, Hexu Wang, Yanning Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-19
备注: The paper has been accepted for publication as a regular paper in the IEEE Transactions on Multimedia
💡 一句话要点
提出频率引导的空间自适应方法，提升伪装目标检测性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 伪装目标检测 频率域分析 空间自适应 视觉基础模型 特征增强
📋 核心要点
- 现有伪装目标检测方法难以有效区分与背景高度相似的目标，导致分割精度不足。
- 论文提出频率引导的空间自适应方法，在频域动态调整特征，突出目标与背景的差异性特征。
- 实验结果表明，该方法在多个基准数据集上显著优于现有技术，提升了伪装目标检测的性能。
📝 摘要（中文）
伪装目标检测(COD)旨在分割与周围环境具有非常相似模式的伪装目标。最近的研究表明，通过频率信息增强特征表示可以极大地缓解前景对象和背景之间的模糊性问题。随着视觉基础模型（如InternImage、Segment Anything Model等）的出现，使用轻量级适配器模块在COD任务上适配预训练模型显示了一种新颖且有前景的研究方向。现有的适配器模块主要关注空间域中的特征自适应。在本文中，我们提出了一种用于COD任务的新型频率引导的空间自适应方法。具体来说，我们将适配器的输入特征转换到频域。通过对频谱图中非重叠圆内的频率分量进行分组和交互，动态地增强或减弱不同的频率分量，从而自适应地调整图像细节和轮廓特征的强度。同时，突出有助于区分对象和背景的特征，间接暗示伪装对象的位置和形状。我们在四个广泛采用的基准数据集上进行了大量实验，所提出的方法优于26种最先进的方法，且具有很大的优势。代码即将发布。
🔬 方法详解
问题定义：伪装目标检测旨在分割与背景环境高度相似的目标，这是一个极具挑战性的任务。现有的适配器模块主要关注空间域的特征自适应，忽略了频域信息对于区分前景和背景的重要性，导致模型难以有效捕捉伪装目标的细微特征。
核心思路：论文的核心思路是利用频域信息来引导空间特征的自适应。通过将特征转换到频域，可以更好地分析图像的细节和轮廓信息，并动态地增强或减弱不同的频率分量，从而突出有助于区分目标和背景的特征。这种方法能够有效地缓解前景和背景之间的模糊性，提高伪装目标检测的准确性。
技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：首先，将适配器的输入特征转换到频域。然后，在频谱图中，将频率分量分组到非重叠的圆中。接下来，对每个圆内的频率分量进行交互，动态地增强或减弱不同的频率分量。最后，将处理后的频率特征转换回空间域，并与原始空间特征融合，用于后续的伪装目标检测任务。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了频率引导的空间自适应模块。与现有的空间自适应方法不同，该方法充分利用了频域信息，通过动态调整频率分量来突出目标和背景之间的差异。这种方法能够有效地提高模型对伪装目标的感知能力，从而提高检测精度。
关键设计：在频率分量分组方面，论文采用了非重叠的圆形区域，以避免信息冗余。在频率分量交互方面，论文设计了一种动态的增强和减弱机制，可以根据不同的频率分量的重要性进行自适应调整。此外，论文还设计了一种融合机制，将处理后的频率特征与原始空间特征进行有效融合，以充分利用两种特征的优势。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在四个广泛采用的基准数据集上进行了大量实验，实验结果表明，该方法优于26种最先进的方法，且具有很大的优势。这表明该方法能够有效地提高伪装目标检测的准确性，具有很强的竞争力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能安防、遥感图像分析、医疗影像诊断等领域。例如，在智能安防中，可以利用该技术检测隐藏在复杂环境中的可疑目标；在遥感图像分析中，可以用于识别伪装的军事目标；在医疗影像诊断中，可以辅助医生检测隐藏在人体组织中的病灶，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Camouflaged object detection (COD) aims to segment camouflaged objects which exhibit very similar patterns with the surrounding environment. Recent research works have shown that enhancing the feature representation via the frequency information can greatly alleviate the ambiguity problem between the foreground objects and the background.With the emergence of vision foundation models, like InternImage, Segment Anything Model etc, adapting the pretrained model on COD tasks with a lightweight adapter module shows a novel and promising research direction. Existing adapter modules mainly care about the feature adaptation in the spatial domain. In this paper, we propose a novel frequency-guided spatial adaptation method for COD task. Specifically, we transform the input features of the adapter into frequency domain. By grouping and interacting with frequency components located within non overlapping circles in the spectrogram, different frequency components are dynamically enhanced or weakened, making the intensity of image details and contour features adaptively adjusted. At the same time, the features that are conducive to distinguishing object and background are highlighted, indirectly implying the position and shape of camouflaged object. We conduct extensive experiments on four widely adopted benchmark datasets and the proposed method outperforms 26 state-of-the-art methods with large margins. Code will be released.