论文链接：Open-Vocabulary Camouflaged Object Segmentation 1 introduction 现在的伪装目标检测主要集中在预定义的封闭集场景上，其中所有的语义概念都在推理和训练阶段被看到，但是这过度简化了真实世界的复杂性，因此，作者提出了一个新的方向，开放词汇环境下的伪装目标检测，Open-Vocabula…

论文地址：Spider: A Unified Framework for Context-dependent Concept Segmentation 1 Introduction 首先说一下Context Dependent(CD)和Context Independent(CI) 在自然语言处理中，上下文无关概念是指那些在不同上下文中其含义基本不…

1 Introduction 现在的SOD和COD方法，都是为特定任务训练的模型，比如说深度图、热力图等，这个模型只适用于某种特定的数据集，这种方式不利与泛化，这个模型只能处理单一模式的数据，如果给别的类型的数据，则无法处理。并且，作者发现，不同的任务、不同模态的数据会共享一些相同点，并且有一些独特的线索，只要把这些共同点和独特的线索表示出来，就可…