Stepwise Decomposition and Dual-stream Focus: A Novel Approach for Training-free Camouflaged Object Segmentation
作者: Chao Yin, Hao Li, Kequan Yang, Jide Li, Pinpin Zhu, Xiaoqiang Li
分类: cs.CV
发布日期: 2025-06-07 (更新: 2025-08-14)
备注: accepted by ACM MM2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出RDVP-MSD，一种无需训练的伪装目标分割新方法，显著提升分割精度和效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 伪装目标分割 无需训练 测试时自适应 多模态融合 视觉提示 语义分割 区域约束
📋 核心要点
- 现有伪装目标分割方法依赖人工提示，且在获取实例特定提示时存在语义模糊和空间分离问题。
- RDVP-MSD框架通过多模态逐步分解和区域约束双流视觉提示，有效缓解语义歧义和差异。
- 实验表明，RDVP-MSD在多个基准测试中达到SOTA，且推理速度优于现有方法，无需训练。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为RDVP-MSD的全新、无需训练的测试时自适应框架，用于解决伪装目标分割（COS）问题。现有方法在COS任务中面临两个关键问题：一是获取实例特定文本提示时存在语义模糊，源于整体描述中缺乏足够的判别线索，导致前景-背景混淆；二是获取实例特定视觉提示时存在语义差异和空间分离，源于远离对象边界的全局背景采样，特征相关性低，导致SAM分割不相关的区域。RDVP-MSD通过多模态逐步分解链式思考（MSD-CoT）协同区域约束双流视觉提示（RDVP）来解决上述问题。MSD-CoT逐步分解图像描述以消除语义模糊，而RDVP将空间约束注入视觉提示，并独立采样前景和背景点的视觉提示，有效缓解语义差异和空间分离。无需任何训练或监督，RDVP-MSD在多个COS基准测试中实现了最先进的分割结果，并提供了比以前方法更快的推理速度，证明了显著提高的准确性和效率。
🔬 方法详解
问题定义：伪装目标分割（COS）旨在从图像中识别并分割与背景高度相似的目标。现有方法依赖人工视觉提示或任务特定的训练，泛化能力受限。即使是通用的可提示分割模型（如SAM），在应用于COS时，也面临两个主要痛点：一是难以生成清晰的实例特定文本提示，导致前景背景混淆；二是难以生成有效的视觉提示，全局背景采样导致语义差异和空间分离，分割结果不准确。
核心思路：RDVP-MSD的核心思路是通过多模态逐步分解（MSD-CoT）来消除文本提示的语义模糊，并通过区域约束双流视觉提示（RDVP）来缓解视觉提示的语义差异和空间分离。MSD-CoT将整体图像描述分解为更具体的子描述，从而提供更清晰的语义信息。RDVP则通过分别采样前景和背景区域的视觉提示，并施加空间约束，来提高分割的准确性。
技术框架：RDVP-MSD框架主要包含两个模块：MSD-CoT和RDVP。首先，MSD-CoT模块接收图像和对应的文本描述，通过逐步分解的方式生成更精确的文本提示。然后，RDVP模块利用这些文本提示，结合图像信息，生成区域约束的双流视觉提示。具体来说，RDVP分别对前景和背景区域进行采样，生成独立的视觉提示，并利用空间约束来限制提示的范围。最后，将这些提示输入到分割模型（如SAM）中，得到最终的分割结果。
关键创新：RDVP-MSD的关键创新在于其无需训练的测试时自适应能力，以及MSD-CoT和RDVP的协同作用。与需要大量训练数据的传统方法不同，RDVP-MSD可以直接应用于新的图像，无需任何额外的训练。MSD-CoT和RDVP的协同作用，能够有效解决COS任务中存在的语义模糊和空间分离问题，从而提高分割的准确性。
关键设计：MSD-CoT模块使用预训练的语言模型来逐步分解图像描述。RDVP模块的关键设计在于区域约束和双流视觉提示。区域约束通过限制采样区域来减少语义差异，双流视觉提示则通过分别处理前景和背景区域来提高分割的精度。具体参数设置未知，论文未详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RDVP-MSD在多个伪装目标分割基准数据集上取得了state-of-the-art的结果，显著优于现有方法。更重要的是，该方法无需任何训练，可以直接应用于新的图像，具有很强的泛化能力。此外，RDVP-MSD的推理速度也比现有方法更快，提高了分割的效率。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要精确目标分割的场景，如自动驾驶、医学图像分析、遥感图像处理等。在自动驾驶中，可以帮助识别伪装的行人或车辆；在医学图像分析中，可以辅助医生诊断病灶；在遥感图像处理中，可以用于识别伪装的军事目标。该方法无需训练的特性，使其具有很强的实用性和推广价值。
📄 摘要（原文）
While promptable segmentation (\textit{e.g.}, SAM) has shown promise for various segmentation tasks, it still requires manual visual prompts for each object to be segmented. In contrast, task-generic promptable segmentation aims to reduce the need for such detailed prompts by employing only a task-generic prompt to guide segmentation across all test samples. However, when applied to Camouflaged Object Segmentation (COS), current methods still face two critical issues: 1) \textit{\textbf{semantic ambiguity in getting instance-specific text prompts}}, which arises from insufficient discriminative cues in holistic captions, leading to foreground-background confusion; 2) \textit{\textbf{semantic discrepancy combined with spatial separation in getting instance-specific visual prompts}}, which results from global background sampling far from object boundaries with low feature correlation, causing SAM to segment irrelevant regions. To address the issues above, we propose \textbf{RDVP-MSD}, a novel training-free test-time adaptation framework that synergizes \textbf{R}egion-constrained \textbf{D}ual-stream \textbf{V}isual \textbf{P}rompting (RDVP) via \textbf{M}ultimodal \textbf{S}tepwise \textbf{D}ecomposition Chain of Thought (MSD-CoT). MSD-CoT progressively disentangles image captions to eliminate semantic ambiguity, while RDVP injects spatial constraints into visual prompting and independently samples visual prompts for foreground and background points, effectively mitigating semantic discrepancy and spatial separation. Without requiring any training or supervision, RDVP-MSD achieves a state-of-the-art segmentation result on multiple COS benchmarks and delivers a faster inference speed than previous methods, demonstrating significantly improved accuracy and efficiency. The codes will be available at \href{https://github.com/ycyinchao/RDVP-MSD}{https://github.com/ycyinchao/RDVP-MSD}