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 伪装目标检测 分类器增强 文本适配器 分层初始化
📋 核心要点
- 开放词汇伪装目标分割任务对模型的泛化能力要求极高，现有方法难以有效处理未见过的类别。
- 论文提出以分类器为中心的自适应框架，通过轻量级文本适配器增强分类组件，进而提升分割性能。
- 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，验证了分类增强的有效性。
📝 摘要（中文）
本文针对开放词汇伪装目标分割任务，该任务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，本文提出了一个以分类器为中心的自适应框架，通过一个具有新型分层非对称初始化的轻量级文本适配器来改进分类组件，从而提高分割性能。通过分类增强，所提出的方法在OVCamo基准测试中，与OVCoser基线相比，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。现有方法在处理未见类别时，泛化能力不足，分割精度较低，尤其是在分类阶段容易出错，导致整体性能下降。
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。作者观察到分类的准确性对最终分割结果有重要影响，因此着重优化分类器，使其能够更好地识别和区分未见过的类别。
技术框架：该方法采用一个以分类器为中心的自适应框架。整体流程包括：首先，使用图像特征提取器提取图像特征；然后，利用文本适配器将文本描述（类别信息）融入到分类器中，增强分类器的判别能力；最后，利用分割模块根据分类结果进行像素级别的分割。框架的关键在于文本适配器和分类器的协同工作。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个轻量级的文本适配器，并采用了一种新型的分层非对称初始化方法。该适配器能够有效地将文本信息融入到分类器中，提高分类器对未见类别的识别能力。分层非对称初始化方法旨在更好地训练文本适配器，使其能够更好地适应不同的类别。
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的具体实现细节未知，但其目标是使适配器在不同层级上学习到不同的特征表示，从而提高其泛化能力。损失函数的设计可能包括分类损失和分割损失，以共同优化分类器和分割模块。具体网络结构细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 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。具体而言，cIoU指标从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。这些结果表明，该方法能够有效地提高开放词汇伪装目标分割的性能，优于现有的OVCoser基线方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、医学图像分析、遥感图像处理等领域。例如，在智能监控中，可以用于检测伪装的犯罪嫌疑人或可疑物品；在医学图像分析中，可以用于分割难以区分的病灶区域；在遥感图像处理中，可以用于识别伪装的军事目标。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 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.