本研究提出了一种基于扩散的伪装目标检测框架(diffCOD),通过去噪扩散过程实现伪装目标分割。该方法结合输入图像先验和注意力模块,显著提升了去噪学习效果。在多个伪装目标检测基准数据集上,该方法优于其他先进技术,尤其在纹理细分割方面表现突出。
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