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原创 伪装目标检测及其拓展研究：综述

伪装目标检测（COD）指的是识别并分割出那些与其周围环境无缝融合的目标的任务。本综述依次深入探讨四种不同领域的COD方法，基于传统手工特征和深度学习特征，并跨越了图像级和视频级两个层面。除此之外，我们还深入研究了COD与其他隐蔽场景理解方法之间的相关性。同时，我们概述了COD任务中常用的基准数据集和评估指标，并对图像和视频领域的深度学习技术进行了全面评估，考虑了定性和定量性能。最后，我们讨论了当前COD模型的局限性，并提出了九个有前景的未来研究方向。