Classifier-Centric Adaptive Framework for Open-Vocabulary Camouflaged Object Segmentation
作者: Hanyu Zhang, Yiming Zhou, Jinxia Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-29
💡 一句话要点
提出分类器为中心的自适应框架，提升开放词汇伪装目标分割性能
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 开放词汇分割 伪装目标分割 分类器增强 文本适配器 分层初始化
📋 核心要点
- 现有开放词汇伪装目标分割方法泛化能力不足，难以处理训练集中未见过的类别。
- 论文提出以分类器为中心的自适应框架，通过增强分类组件来提升分割性能。
- 实验结果表明，该方法在OVCamo基准测试中显著提升了分割指标，验证了有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种分类器为中心的自适应框架，用于解决开放词汇伪装目标分割问题。该问题要求模型能够分割训练期间未见过的任意类别的伪装目标，对泛化能力提出了极高的要求。通过分析现有方法，发现分类组件对整体分割性能有显著影响。因此，本文通过一个轻量级的文本适配器和一种新颖的分层非对称初始化方法来改进分类组件，从而提高分割性能。在OVCamo基准测试中，与OVCoser基线相比，该方法在分割指标上取得了显著的改进：cIoU从0.443提高到0.493，cSm从0.579提高到0.658，cMAE从0.336降低到0.239。这些结果表明，有针对性的分类增强为提高伪装目标分割性能提供了一种有效的方法。
🔬 方法详解
问题定义：开放词汇伪装目标分割旨在分割图像中与背景高度相似，且类别在训练阶段未见过的目标。现有方法的痛点在于泛化能力不足，难以适应新的目标类别，导致分割精度下降。分类器在区分不同目标类别中起着关键作用，其性能直接影响分割效果。
核心思路：论文的核心思路是通过增强分类组件的性能来提升整体的分割效果。具体来说，通过引入一个轻量级的文本适配器，并采用一种新颖的分层非对称初始化方法，来提高分类器对新类别的识别能力。这种以分类器为中心的策略能够更有效地利用文本信息，从而改善分割结果。
技术框架：该框架主要包含一个视觉编码器、一个文本编码器、一个分类器和一个分割模块。视觉编码器用于提取图像的视觉特征，文本编码器用于提取文本描述的语义特征。分类器基于视觉和文本特征进行目标类别的预测。分割模块则利用分类结果和视觉特征进行像素级别的分割。文本适配器被集成到分类器中，用于增强其对新类别的适应能力。
关键创新：最重要的技术创新点在于以分类器为中心的设计理念，以及分层非对称初始化方法的应用。传统方法往往侧重于改进分割模块，而忽略了分类组件的重要性。本文则强调分类器在开放词汇分割中的核心作用，并通过专门的优化策略来提升其性能。分层非对称初始化方法能够更好地利用文本信息，从而提高分类器的泛化能力。
关键设计：文本适配器采用轻量级设计，以减少计算开销。分层非对称初始化方法根据文本特征的不同层次进行初始化，从而更好地利用文本信息。损失函数包括分割损失和分类损失，用于联合优化分割模块和分类器。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如文本适配器的层数、学习率等。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在OVCamo基准测试中取得了显著的性能提升。具体来说，cIoU指标从OVCoser基线的0.443提高到0.493，cSm指标从0.579提高到0.658，cMAE指标从0.336降低到0.239。这些数据表明，通过增强分类组件，可以有效地提高开放词汇伪装目标分割的性能，验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、医学图像分析、自动驾驶等领域。例如，在智能监控中，可以用于检测和分割伪装的犯罪嫌疑人或可疑物品。在医学图像分析中，可以用于分割隐藏在复杂组织中的病灶。在自动驾驶中，可以用于识别伪装的交通标志或行人，提高驾驶安全性。未来，该技术有望进一步发展，实现更精确、更鲁棒的伪装目标分割。
📄 摘要（原文）
Open-vocabulary camouflaged object segmentation requires models to segment camouflaged objects of arbitrary categories unseen during training, placing extremely high demands on generalization capabilities. Through analysis of existing methods, it is observed that the classification component significantly affects overall segmentation performance. Accordingly, a classifier-centric adaptive framework is proposed to enhance segmentation performance by improving the classification component via a lightweight text adapter with a novel layered asymmetric initialization. Through the classification enhancement, the proposed method achieves substantial improvements in segmentation metrics compared to the OVCoser baseline on the OVCamo benchmark: cIoU increases from 0.443 to 0.493, cSm from 0.579 to 0.658, and cMAE reduces from 0.336 to 0.239. These results demonstrate that targeted classification enhancement provides an effective approach for advancing camouflaged object segmentation performance.