Bi-CamoDiffusion: 境界情報を取り入れた拡散アプローチによるカモフラージュ物体検出

要約: Bi-CamoDiffusion は、カモフラージュされた物体検出のための CamoDiffusion フレームワークの進化版として導入されます。エッジの事前情報を初期段階の埋め込みへ、パラメータフリーな注入プロセスを介して組み込むことで、境界のシャープさを高め、構造的な曖昧さを防ぎます。これは、空間的精度、構造的制約、および不確実性の監視をバランスさせる統一的な最適化目的によって規定され、モデルが物体のグローバルな文脈とその複雑な境界遷移の両方を捉えることを可能にします。CAMO、COD10K、NC4K ベンチマークにおける評価は、Bi-CamoDiffusion がベースラインを上回り、細い構造や突起をより鋭く区分するとともに、偽陽性を最小化することを示しています。また、我々のモデルは、評価されたすべての指標（S_m, F_\beta^{w}, E_m, および MAE を含む）において既存の最先端手法を一貫して上回り、物体と背景の分離をより正確にし、境界の回復をよりシャープに示します。