Mamba-based Efficient Spatio-Frequency Motion Perception for Video Camouflaged Object Detection

📄 arXiv: 2507.23601v1 📥 PDF

作者: Xin Li, Keren Fu, Qijun Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-31

备注: 11 pages, 11 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于Mamba的时空频域运动感知网络Vcamba，用于高效视频伪装目标检测。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频伪装目标检测 时空频域 运动感知 Mamba模型 状态空间模型 频率特征 长序列建模

📋 核心要点

  1. 现有VCOD方法依赖空间外观特征，但前景背景相似性高导致空间特征区分性不足，限制检测精度。
  2. 提出Vcamba，融合空间和频率特征，利用Mamba模型高效感知时空频域的运动信息，提升检测性能。
  3. 实验表明，Vcamba在多个指标上超越现有方法，并在计算成本上更具优势，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

现有的视频伪装目标检测(VCOD)方法主要依赖空间外观特征来感知运动线索，以打破伪装。然而，VCOD中前景和背景的高度相似性导致空间外观特征（如颜色和纹理）的区分性有限，限制了检测精度和完整性。最近的研究表明，频率特征不仅可以增强特征表示以弥补外观限制，还可以通过频率能量的动态变化来感知运动。此外，新兴的状态空间模型Mamba，由于其线性时间长序列建模能力，能够有效地感知帧序列中的运动线索。受此启发，我们提出了一种新颖的基于视觉伪装Mamba（Vcamba）的时空频域运动感知方法，该方法集成了频率和空间特征，用于高效准确的VCOD。具体来说，我们提出了一个感受野视觉状态空间（RFVSS）模块，用于在序列建模后提取多尺度空间特征。对于频率学习，我们引入了一种自适应频率分量增强（AFE）模块，该模块采用了一种新颖的频域顺序扫描策略来保持语义一致性。然后，我们提出了一个基于空间的远程运动感知（SLMP）模块和一个基于频率的远程运动感知（FLMP）模块，以在空间和频率相位域中对时空和频率时间序列进行建模。最后，空间和频率运动融合模块（SFMF）集成了双域特征，以实现统一的运动表示。实验结果表明，我们的Vcamba在6个评估指标上优于最先进的方法，并在2个数据集上具有更低的计算成本，证实了Vcamba的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：视频伪装目标检测（VCOD）旨在识别隐藏在视频背景中的目标。现有方法主要依赖空间外观特征，但由于前景和背景的高度相似性，空间特征的区分能力有限，导致检测精度和完整性不足。此外，如何有效利用视频中的运动信息也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是融合空间和频率域的特征，并利用Mamba模型高效地建模时空和频率时间序列中的运动信息。通过在频域中提取运动信息，可以弥补空间特征的不足，提高对伪装目标的检测能力。Mamba模型的线性时间复杂度使其能够处理长视频序列，从而更好地捕捉运动信息。

技术框架：Vcamba的整体框架包括以下几个主要模块：1) 感受野视觉状态空间（RFVSS）模块：用于提取多尺度空间特征，并利用Mamba进行序列建模。2) 自适应频率分量增强（AFE）模块：用于增强频率特征，并采用频域顺序扫描策略保持语义一致性。3) 基于空间的远程运动感知（SLMP）模块：用于建模空间域中的时空序列。4) 基于频率的远程运动感知（FLMP）模块：用于建模频率域中的频率时间序列。5) 空间和频率运动融合模块（SFMF）：用于融合空间和频率域的特征，生成统一的运动表示。

关键创新：论文的关键创新在于以下几点：1) 提出了一种时空频域运动感知框架，将频率特征引入VCOD任务中，弥补了空间特征的不足。2) 设计了自适应频率分量增强（AFE）模块，能够有效地提取和增强频率特征。3) 利用Mamba模型高效地建模时空和频率时间序列，捕捉长程运动信息。4) 提出了空间和频率运动融合模块（SFMF），实现了双域特征的有效融合。

关键设计：RFVSS模块利用多层卷积提取多尺度空间特征，并使用Mamba模型进行序列建模。AFE模块采用频域顺序扫描策略，以保持语义一致性。SLMP和FLMP模块分别在空间和频率域中利用Mamba模型建模长程运动信息。SFMF模块使用注意力机制融合空间和频率特征。损失函数方面，论文可能采用了二元交叉熵损失或Dice损失等常用的分割损失函数，具体细节未在摘要中明确说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Vcamba在两个VCOD数据集上取得了显著的性能提升。具体来说，Vcamba在多个评估指标（如S-measure、E-measure等）上均优于现有最先进的方法。此外，Vcamba在保持较高检测精度的同时，还具有较低的计算成本，验证了其在实际应用中的潜力。代码已开源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、医学影像分析、自动驾驶等领域。在智能监控中，可以帮助检测隐藏在复杂背景中的可疑目标。在医学影像分析中，可以辅助医生识别隐藏在人体组织中的病灶。在自动驾驶中，可以提高车辆对周围环境的感知能力，从而提升驾驶安全性。未来，该方法有望进一步扩展到其他视频分析任务中。

📄 摘要（原文）

Existing video camouflaged object detection (VCOD) methods primarily rely on spatial appearance features to perceive motion cues for breaking camouflage. However, the high similarity between foreground and background in VCOD results in limited discriminability of spatial appearance features (e.g., color and texture), restricting detection accuracy and completeness. Recent studies demonstrate that frequency features can not only enhance feature representation to compensate for appearance limitations but also perceive motion through dynamic variations in frequency energy. Furthermore, the emerging state space model called Mamba, enables efficient perception of motion cues in frame sequences due to its linear-time long-sequence modeling capability. Motivated by this, we propose a novel visual camouflage Mamba (Vcamba) based on spatio-frequency motion perception that integrates frequency and spatial features for efficient and accurate VCOD. Specifically, we propose a receptive field visual state space (RFVSS) module to extract multi-scale spatial features after sequence modeling. For frequency learning, we introduce an adaptive frequency component enhancement (AFE) module with a novel frequency-domain sequential scanning strategy to maintain semantic consistency. Then we propose a space-based long-range motion perception (SLMP) module and a frequency-based long-range motion perception (FLMP) module to model spatio-temporal and frequency-temporal sequences in spatial and frequency phase domains. Finally, the space and frequency motion fusion module (SFMF) integrates dual-domain features for unified motion representation. Experimental results show that our Vcamba outperforms state-of-the-art methods across 6 evaluation metrics on 2 datasets with lower computation cost, confirming the superiority of Vcamba. Our code is available at: https://github.com/BoydeLi/Vcamba.