本文介绍了一种名为CamoDiffusion的方法，用于伪装目标检测。该方法使用扩散模型的去噪过程来减少掩蔽的噪声，并能从掩蔽分布中采样多个可能的预测。实验结果表明，该方法在COD数据集上表现出优越的性能。

我们提出了一种新颖的框架，camo-perceptive 视觉语言框架（CPVLF），以探索 LVLM 在伪装目标检测中的泛化能力。通过观察 LVLM 的泛化过程，我们发现其在伪装场景中准确定位物体方面存在不确定性。因此，我们提出了一种链式视觉感知方法，从语言和视觉角度增强 LVLM 对伪装场景的感知，并提高其准确定位伪装物体的能力。实验证明 CPVLF 在伪装目标检测任务中有效。

研究提出了一种新的视觉语言框架CPVLF，用于探索LVLM在伪装目标检测中的泛化能力。通过观察LVLM的泛化过程，发现其会错误感知伪装场景中的物体，并表现出一定的不确定性。因此，提出了一种链式视觉感知方法，增强LVLM对伪装场景的感知能力。实验证明CPVLF在伪装目标检测任务中有效。

该文介绍了CoCOD任务、CoCOD8K数据集和BBNet模型。CoCOD8K数据集包含8528张高质量图像，BBNet模型采用协作特征探索、目标特征搜索和细化模块实现伪装目标检测。实验表明，该方法优于其他竞争方法。