C3Net: Context-Contrast Network for Camouflaged Object Detection

📄 arXiv: 2511.12627v1 📥 PDF

作者: Baber Jan, Aiman H. El-Maleh, Abdul Jabbar Siddiqui, Abdul Bais, Saeed Anwar

分类: cs.CV, cs.AI, eess.IV

发布日期: 2025-11-16

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

C3Net：上下文对比网络用于伪装目标检测，显著提升检测精度。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 伪装目标检测 上下文对比网络 边缘增强 显著性抑制 双路径解码器

📋 核心要点

  1. 现有方法在伪装目标检测中面临内在相似性、边缘断裂等六大挑战，导致检测效果不佳。
  2. C3Net采用双路径解码器架构，分别进行边缘细化和上下文定位，解决伪装目标检测难题。
  3. C3Net在COD10K、CAMO和NC4K数据集上取得了state-of-the-art的性能，S-measure分别达到0.898、0.904和0.913。

📝 摘要（中文）

伪装目标检测旨在识别与周围环境在颜色、纹理和模式上无缝融合的目标。这项任务对传统分割方法和现代基础模型都提出了挑战，它们在伪装目标上表现不佳。我们识别了COD中的六个基本挑战：内在相似性、边缘断裂、极端尺度变化、环境复杂性、上下文依赖性和显著-伪装目标消歧。这些挑战经常同时出现，增加了检测的难度，需要全面的架构解决方案。我们提出了C3Net，通过专门的双路径解码器架构来应对所有挑战。边缘细化路径采用梯度初始化的边缘增强模块，从早期特征中恢复精确的边界。上下文定位路径利用我们新颖的基于图像的上下文引导机制，在没有外部模型的情况下实现内在显著性抑制。一个注意力融合模块通过空间门控协同地结合了这两个路径。C3Net在COD10K上实现了0.898的S-measure，在CAMO上实现了0.904，在NC4K上实现了0.913，同时保持了高效的处理。C3Net表明，复杂、多方面的检测挑战需要架构创新，专门的组件协同工作，以实现超越孤立改进的全面覆盖。代码、模型权重和结果可在https://github.com/Baber-Jan/C3Net获得。

🔬 方法详解

问题定义：伪装目标检测（Camouflaged Object Detection, COD）旨在识别图像中与背景高度相似，难以区分的目标。现有方法，包括传统分割方法和现代深度学习模型，在处理此类目标时，由于内在相似性、边缘模糊、尺度变化大等问题，表现出明显的不足，难以准确分割和定位伪装目标。

核心思路：C3Net的核心思路是利用双路径解码器架构，分别从边缘和上下文两个角度入手，增强模型对伪装目标的感知能力。边缘细化路径专注于恢复目标的精确边界，而上下文定位路径则侧重于抑制背景的显著性，从而突出伪装目标。通过融合这两条路径的信息，C3Net能够更准确地检测和分割伪装目标。

技术框架：C3Net的整体架构包含两个主要路径：边缘细化路径（Edge Refinement Pathway）和上下文定位路径（Contextual Localization Pathway）。边缘细化路径利用梯度初始化的边缘增强模块（Edge Enhancement Modules）从早期特征中恢复精确的边界信息。上下文定位路径则使用基于图像的上下文引导机制（Image-based Context Guidance）来抑制内在显著性，无需依赖外部模型。最后，一个注意力融合模块（Attentive Fusion Module）通过空间门控机制，将两条路径的信息进行融合，生成最终的伪装目标预测图。

关键创新：C3Net的关键创新在于其双路径解码器架构和相应的模块设计。边缘增强模块能够有效地恢复模糊的边缘信息，而基于图像的上下文引导机制则能够在没有外部模型的情况下抑制背景显著性，突出伪装目标。此外，注意力融合模块能够自适应地融合两条路径的信息，进一步提升检测精度。

关键设计：边缘增强模块采用梯度初始化，以更好地捕捉边缘信息。上下文引导机制通过学习图像的上下文信息，自适应地调整显著性抑制的强度。注意力融合模块使用空间注意力机制，根据不同位置的重要性，对两条路径的信息进行加权融合。损失函数的设计也至关重要，可能采用了多种损失函数的组合，以平衡边缘恢复和上下文抑制的效果（具体损失函数细节未知）。

📊 实验亮点

C3Net在三个公开数据集上取得了显著的性能提升。在COD10K数据集上，S-measure达到了0.898；在CAMO数据集上，S-measure达到了0.904；在NC4K数据集上，S-measure达到了0.913。这些结果表明，C3Net在伪装目标检测任务上具有state-of-the-art的性能，明显优于现有的方法。（具体对比基线和提升幅度未知）。

🎯 应用场景

C3Net在多个领域具有潜在的应用价值，例如：医学图像分析中肿瘤的检测、遥感图像中伪装目标的识别、安防监控中异常行为的检测等。该研究成果有助于提高相关领域中目标检测的准确性和可靠性，具有重要的实际意义和应用前景。未来，可以进一步探索C3Net在其他视觉任务中的应用，并研究如何将其与其他先进技术相结合，以实现更好的性能。

📄 摘要（原文）

Camouflaged object detection identifies objects that blend seamlessly with their surroundings through similar colors, textures, and patterns. This task challenges both traditional segmentation methods and modern foundation models, which fail dramatically on camouflaged objects. We identify six fundamental challenges in COD: Intrinsic Similarity, Edge Disruption, Extreme Scale Variation, Environmental Complexities, Contextual Dependencies, and Salient-Camouflaged Object Disambiguation. These challenges frequently co-occur and compound the difficulty of detection, requiring comprehensive architectural solutions. We propose C3Net, which addresses all challenges through a specialized dual-pathway decoder architecture. The Edge Refinement Pathway employs gradient-initialized Edge Enhancement Modules to recover precise boundaries from early features. The Contextual Localization Pathway utilizes our novel Image-based Context Guidance mechanism to achieve intrinsic saliency suppression without external models. An Attentive Fusion Module synergistically combines the two pathways via spatial gating. C3Net achieves state-of-the-art performance with S-measures of 0.898 on COD10K, 0.904 on CAMO, and 0.913 on NC4K, while maintaining efficient processing. C3Net demonstrates that complex, multifaceted detection challenges require architectural innovation, with specialized components working synergistically to achieve comprehensive coverage beyond isolated improvements. Code, model weights, and results are available at https://github.com/Baber-Jan/C3Net.