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ZoomNeXt: 一种统一的协作金字塔网络用于伪装物体检测
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文介绍了协作伪装目标检测任务及其数据集CoCOD8K和模型BBNet。BBNet模型采用协作特征探索、目标特征搜索和细化模块实现准确检测。实验结果表明该方法优于其他竞争方法。
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关键要点
- 介绍了协作伪装目标检测（CoCOD）任务，旨在从相关图像中检测相同属性的伪装目标。
- 构建了大规模数据集CoCOD8K，包含8528张高质量图像，覆盖5个超类别和70个子类别。
- 数据集涵盖多样的自然和人工伪装场景，具有挑战性。
- 提出了基准模型双向分支网络（BBNet），通过协作特征探索、目标特征搜索和细化模块实现准确检测。
- 在CoCOD8K数据集上评估了18种最先进的模型，结果显示所提方法性能显著优于其他竞争方法。
- 希望数据集和模型能促进COD社区的发展，相关资源可在指定网址获取。
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