本文介绍了一种新颖的上下文感知交叉级融合网络（C2F-Net），用于伪装对象检测（COD）。该模型通过注意力引导的跨级融合模块和双分支全局上下文模块处理高层特征，实验结果表明其性能优于现有模型。此外，提出了CoCOD8K数据集和双向分支网络（BBNet），以提高伪装目标检测的准确性。