COD任务论文--MAMIFNet

摘要

提示：论文机翻
由于难以从复杂背景中区分高度相似的目标，伪装物体检测（COD）仍然是计算机视觉领域的一项具有挑战性的任务。现有的伪装物体检测方法往往在场景理解和信息利用方面存在困难，导致精度不足，从而引发背景误动作、目标定位损失和边缘模糊等问题。为了应对这些挑战，我们提出了一种名为 “掩码和注意力调制信息聚焦网络（MAMIFNet）”的新方法，旨在改进空间-频率融合域中的 COD。MAMIFNet 引入了掩码和注意力调制快速傅立叶卷积（MAM-FFC）算子，通过跨域掩码和注意力机制，自适应地增强跨空间和频率域的全局和局部信息。该算子可实现更全面的场景理解，减少大范围误激活和目标区域丢失等区域性错误。为了进一步优化场景信息的利用，在 MAM-FFC 运算器的基础上引入了关键线索感知模块（CCPM）。CCPM 精炼目标前景焦点和前景-背景对比度，挖掘辨别线索以提高目标定位和边缘检测的准确性。在四个基准数据集上进行的实验评估证明了所提出的方法具有竞争力的性能，验证了其在 COD 中的有效性。

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小结：从摘要来看，提出了一个MAMIFNet，主要在空间-频率融合域中创新。两个重要内容MAM-FFC和CCPM

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Introduction

【首先讲了应用，讲了生物启发法，但是详细介绍了空间域-频域的方法】

仅空间域的方法[8]，[9]，[10]，[11]，[11]，[12]，[13]，[14]，[15]，[15]，[16]，[17]采用卷积内核来捕获当地细节，并间接地在深网中汇总了全局信息。但是，这些内核的有限接收领域限制了全球信息获取，从而影响了场景的理解准确性。
备注：所谓空间域就是正常卷积，局限在于感受野问题，但是会通过叠加卷积扩大感受野，同事牺牲复杂度
为了解决这个问题，探索性研究介绍了频域信息[18]，[19]，[20]，[21]，受图像Denoising [22]，图像恢复[23]，多源图像融合[24]，[25]，[26]，[27]，[27]，[27]和超分辨率[27]和超级分辨率[28]，[29]的启发。转换空间信息后，频域直接在频域中的频率域方法[18]。在有效捕获全球功能的同时，这种方法通常会导致域转换过程中关键空间细节的丢失，从而影响场景的理解准确性。
备注：图像频域表示灰度在平面空间上的梯度。图像的频域可以这么理解，灰度图变化快的称谓高频，包括轮廓、纹理信息；低频也就是灰度缓慢地变化，图像中的大部分内容
空间频率融合方法[19]，[20]，[21]整合了来自频率和空间域的信息。这种方法有效地平衡了全球功能和本地信息；但是，简单的直接融合策略可能会在特征空间中引入混乱和冗余，可能会影响场景的理解准确性。这三种方法（纯空间域，纯频域和空间频率融合方法）的常见缺点是它们的场景理解能力受损，这阻碍了在复杂背景中区分相似目标的能力。这种障碍会导致许多背景误导和目标定位损失，特别是对于多个，遮挡或超大的目标和水下反射，如图1（红色框）所示。此外，这些方法通常采用简单的操作来获取线索，例如未分化的全景特征或基本的前景/背景特征。场景信息的这种未实现的不足通常会导致伪装对象的扭曲或模糊的边缘轮廓，如图1（黄色框）所示。

现有 COD 方法面临的共同挑战包括 (1) 有效感知和融合更丰富的全局信息与局部纹理细节，以实现更准确的场景理解；(2) 充分利用这些增强的场景理解信息来挖掘隐藏的细微差别。

contributions：
(1)
MAM-FFC 运算器通过掩蔽和注意调制机制过滤、增强和融合频率和空间域的关键信息。这能增强对场景的理解，实现全面感知，减少大范围区域识别错误，如背景误激活和目标区域丢失。【MAM-FFC 运算器核心方法与作用】
(2)
CCPM 模块通过深度挖掘潜在的场景线索，充分利用场景信息中隐藏的代表性特征，减少伪装物体边缘的不恰当损失，从而完善目标定位。【ccpm的作用】
(3)
在四个基准数据集上进行的实验评估表明，我们的模型表现出极具竞争力的性能，验证了其在 COD 中的有效性。

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相关工作

【SOD和COD不再梳理，论文中还提到了快速傅立叶卷积，有篇论文20CVPR就叫Fast fourier convolution】
FFC [46] 是一种创新的卷积算子，其特点是利用傅立叶变换原理，在深度神经网络卷积层中加强远距离依赖性处理和多尺度信息融合。它将不同尺度的信息，包括本地空间数据和通过傅立叶变换得到的半全局到全局频率信息，整合到一个运算单元中。这种聚合实现了卷积单元内局部和非局部感受野的跨尺度融合，增强了对图像或视频中复杂特征的捕捉。此外，FFC 的设计便于无缝替换现有网络中的标准卷积层，无需额外调整，计算效率可与传统卷积相媲美。经验验证表明，FFC 在图像分类、视频动作识别和人体关键点检测等各种视觉任务中都有显著的性能提升。其出色的局部和非局部融合能力还被有效地应用于像素敏感的低级视觉任务，如超分辨率[28]、图像复原[23]和图像内绘[47]、[48]。

方法

概述

MAMIFNet 通过密集部署我们提出的掩码和注意力调制快速傅立叶卷积（MAM-FFC 3.2）算子，实现了空间和频率域信息的有效融合。这些算子在空间-频率融合域中实现了掩码和注意力机制，使网络能够在每一层捕捉到丰富的场景理解信息，从而为准确的伪装物体检测奠定了基础。
如图 2 所示，MAMIFNet 采用两阶段自下而上的渐进式检测策略。在第一阶段，（空间域）骨干网络和 K-Ways 融合模块协同完成空间特征聚合。具体来说，对于输入图像 I € R^HxWx3.
主干网络首先输出四个多尺度空间特征{S_j,€ R^{H_jxW_jxC_j},|j= 1, 2, 3, 4}，然后通过 K-Ways 融合模块将其整合为增强的空间域特征
在第二阶段（空间-频率融合域），网络在空间-频率融合域采用渐进式优化策略进行特征转换和推理。最初，PIPM部署在最深层（第 5 层），以生成初步预测：

随后，DEM模块对浅层特征进行了细化

图 2. 该图说明了 MAMIFNet 的框架，它由两个阶段组成。在初始阶段，主干网络负责提取全面的空间特征表征。随后，空间信息被转换到空间-频率融合域，在该域中进行推理，以准确定位伪装物体。这一转换和分析过程是通过级联 DEM（由 PIPM 和 CCPM 组成）模块实现的，所有这些模块都是通过 MAM-FFC 堆栈实现的。图 3 详细描述了 MAM-FFC 的内部结构，图 4 则进一步阐述了 DEM 及其内部 PIPM 和 CCPM 的结构组成。

对应网络forward代码看整体架构

		layer = self.backbone(x) # Transformer blocks# KFM，K-Ways fusion，就是cat和卷积组合s2 = self.fu0(layer[0], layer[1])   #s2 1,64,96,96s3 = self.fu1(layer[1], layer[2])  #s3 1,64,48,48s4 = self.fu2(layer[2], layer[3]) #s4 1,64,24,24s5 = self.fu4( layer[1],layer[2],layer[3])  #s5 1,64,24,24s1 = self.fu3(s2, s5)   #s1 1,64,192,192# PIPM 其中关键运用了MAM_FFC_Layert5 = self.pipm5(s5)     #t5 1,64,24,24 粗图predict5 = self.predict_conv(t5)  #predict5 1,64,24,24# DEM 比价复杂，一系列卷积，上采样，乘加以及MAM_FFC_Layer组合dem4, predict4 = self.dem4(s4, s5, t5, predict5)dem3, predict3 = self.dem3(s3,s4, dem4, predict4)dem2, predict2 = self.dem2(s2,s3, dem3, predict3)dem1, predict1 = self.dem1(s1,s2, dem2, predict2)# rescalepredict5 = F.interpolate(predict5, size=x.size()[2:], mode='bilinear', align_corners=True)predict4 = F.interpolate(predict4, size=x.size()[2:], mode='bilinear', align_corners=True)predict3 = F.interpolate(predict3, size=x.size()[2:], mode='bilinear', align_corners=True)predict2 = F.interpolate(predict2, size=x.size()[2:], mode='bilinear', align_corners=True)predict1 = F.interpolate(predict1, size=x.size()[2:], mode='bilinear', align_corners=True)return  predict5, predict4, predict3, predict2, predict1

DEM 模块由两个核心部分组成：全景信息感知模块 (PIPM) 和关键线索感知模块 (CCPM)。全景信息感知模块**(PIPM)**采用简化版的 MAM-FFC（命名为 MAM-FFCs）。它只保留了跨域注意机制。这为相邻层的浅层空间信息提供了空间-频率融合域特征的全景视角。CCPM 采用完整的 MAM-FFC 运算符，同时具有跨域屏蔽和注意力机制。它专注于深层特征中的特定区域，并从这些区域中提取关键线索。然后在 DEM 中整合两个组件的输出。这种整合会产生精细的特征表示，从而更准确地检测出伪装物体。值得注意的是，最深层 PIPM 与 DEM 在结构上保持一致。关键区别在于其输出–它直接生成粗略的目标位置预测，为浅层 DEM 中的 CCPM 提供区域先验指导。
备注：提到之前没有提到的模块，K-Ways fusion module，PIPM，DEM，可以看出来DEM={PIPM+CCPM}

1.掩码和注意力调制快速傅立叶卷积（MAM-FFC）

【总体说明MAM-FFC】如图 3(a)所示，我们提出的 MAM-FFC 算子作为 MAMIFNet 的基石，通过跨域掩码和关注机制增强了 FFC 的基本框架。该架构由两个并行分支组成：主要在空间域运行的局部分支 和
主要在频率域运行的全局/半全局分支，它们共同生成多维空间-频率融合域的输出特性。
备注：主要说明MAM-FFC双分支结构，在空间域搞局部；在频域搞全局或半全局，至于这个半全局可以去看《Fast Fourier Convolution》


【浅分说明MAM-FFC 还包含了什么】MAM-FFC 扩展了 Vanilla FFC 的基本框架 [46]，纳入了双域掩码【暂时不知道什么意思，猜测全局和局部相关】和注意力机制【CBAM】，以增强特征提取能力。在掩码机制设计中，我们为空间域和频率域开发了专门的方法。在空间域，伪装物体的精确定位需要关注特定的区域信息。为此，我们利用深层的粗略估计作为空间掩码来突出潜在的目标区域，同时抑制背景干扰。在频率域，生物学研究[7]表明，伪装物体主要通过高频特征（如纹理和边缘）而非低频成分（如颜色和光照）与背景区分开来。最近的研究[18]、[21]进一步验证了这一发现。因此，我们在频域中应用一般掩码滤波[49] 来选择性地过滤和增强高频鉴别特征。在此基础上，我们在空间域和频率域引入注意力机制 [50]，以自适应地关注和增强融合域中的关键信息。4.5.1 中的实验表明，双域注意力设计的对称性对于模型的检测准确性和鲁棒性至关重要。这是因为它可以自适应地感知和增强空间-频率融合域中的重要信息，从而使 MAM-FFC 模型能够更精确地探测伪装物体的边界。
备注：构成的两个关键点——双域掩码和注意力机制

我们在 1-4 层的 CCPM 模块中实现了完整的 MAM-FFC 结构。为了实现高效的特征转换，我们设计了一个简化版本（MAM-FFCs），只保留了 PIPM 模块的关注机制。第 1-4 层的 PIPM 只关注特征域转换，而最深的 PIPM（第 5 层）则额外生成粗略估计，以指导较浅的层。
备注：保留脑子一会看CCPM，现在关注简化版的MAM-FFCs，只保留了 PIPM 模块的关注机制
在网络中，我们为不同的特征处理任务设计了两种 MAM-FFC 变体： 完整版（包含跨域掩码和注意力机制）部署在 CCPM 中，用于挖掘深层特征指定区域内的关键线索。简化版 MAM-FFCs（仅保留跨域关注机制）应用于 PIPM，以捕捉浅层的全景特征。这两种变体在 1-4 层的 DEM 中进行协作，在整合后生成精细的特征表征。值得注意的是，虽然最深层（第 5 层）的 PIPM 采用了相同的简化结构，但它还执行了一项额外的任务–生成粗略的目标位置预测，为完整的 MAM-FF 提供建议的焦点区域 (Ms），为浅层 CCPM 中的完整 MAM-FFC 提供建议焦点区域。
备注：也就是说MAM-FFC在后面 CCPM和PIPM中使用？

MAM-FFC操作的输入特征X ∈R^h*w*c与空间掩码Ms∈R^h*w*1 初始元素元素相乘，结果为Xm∈R^h*w*c,这一步骤旨在聚焦前景信息，同时抑制背景干扰：

在Ms中，数值为 1 的区域表示感兴趣的区域，而数值为 0 的区域则不予考虑。

代码如下（示例）：

input = torch.randn(1, 128, 384, 384).cuda()
mask = torch.randn(1, 1, 384, 384)
mask = torch.sigmoid(mask).cuda()
fc = input * mask #输入特征与空间掩码相乘

接下来，Xm呗分为两部分Xm={X_m^s ,X_m^f }，其中，
关于系数属于[0,1]这个区间，这些成分分别通过本地分支和非本地分支进行处理，输出结果是
系数设为0.5【这里的想法与FFC一样哦】过程表示为：

借助FFC的图理解就是：

思路一样，但是实现路径不一样在式子中，
对于涉及局部信息的前三条路径（除f_f->f），我们采用了标准卷积，然后是 CBAM [50] 注意机制：

也就是注意力机制和卷积结合的方法。

f_{f->f} 我们利用频谱变换模块来捕捉非本地信息。以 MAM-FU 为例，其核心操作如下：

Ffft指的是快速傅里叶变换，并且引入一个频域掩码
以过滤与背景相关的频率：

MAM-FFC 模块的频域遮蔽机制从三个关键领域汲取灵感：生物系统、频率分析和神经网络。生物学研究[7]表明，有效的伪装是通过最小化目标与其周围环境之间的关键区别来实现的，尤其是高频成分，如纹理图案和边缘特征，而不是低频元素，如颜色和光照。研究[18]、[21]进一步证实了高频信息在伪装检测中的关键作用。此外，神经网络研究还发现，卷积神经网络（CNN）对低频信息表现出更高的灵敏度，同时在更深的网络层中逐渐减弱微妙的高频细节[51]。基于这些见解，我们在 MAM-FFC 架构中实施了频域掩码Mf在 MAM-FFC 架构内实施频域掩码，以专门针对和增强辨别特征。掩码Mf通过以下公式生成，其中超参数调节选定频率成分的带宽：

对滤波后的频域 信息Zm^` 通过CBAM进行自适应加权，并随后映射回空间域：

其中，Fcbf代表一系列的卷积，批归一化和relu激活操作，Fifft是逆傅里叶转换。

对于MAM-LFU有相似的操作：

最后非局部分支：

通过综合设计，MAM-FFC 协同整合了空间域和频率域的遮蔽和注意机制，为后续的 PIPM 和 CCPM 模块奠定了坚实的基础。这种双域融合架构能有效捕捉并增强分辨特征，最终提高网络在复杂场景中分辨伪装物体的能力。

码中MAM_FFC_Layer模块是 MAM - FFC 算子的具体体现。
它由多个MAM_FFC_Block模块组成，每个MAM_FFC_Block模块包含MAM_FFCResnetBlock模块。
在MAM_FFCResnetBlock中，MAM_FFC_BN_ACT模块对输入特征进行处理，通过MAM_FFC模块将输入特征分为局部和全局两部分，进行不同的卷积和频域处理操作，实现特征的融合与增强，符合论文中 MAM - FFC 算子的功能描述。

代码如下（示例）：

class MAM_FFC_Layer(torch.nn.Module):def __init__(self,dim,  # Number of input/output channels.kernel_size=3,  # Convolution kernel size.ratio_gin=0.5,ratio_gout=0.5,fre_m=0.25,):super().__init__()self.padding = kernel_size // 2self.mam_ffc_act1 = MAM_FFC_Block(dim=dim, kernel_size=kernel_size, activation=nn.ReLU,padding=self.padding, ratio_gin=ratio_gin, ratio_gout=ratio_gout, fre_m =fre_m)self.mam_ffc_act2 = MAM_FFC_Block(dim=dim, kernel_size=kernel_size, activation=nn.ReLU,padding=self.padding, ratio_gin=ratio_gin, ratio_gout=ratio_gout, fre_m =fre_m)def forward(self, gen_ft, spa_mask=None, fname=None):x = self.mam_ffc_act1(gen_ft, spa_mask, fname=fname)x = self.mam_ffc_act2(x, spa_mask, fname=fname)return x
class MAM_FFC_Block(torch.nn.Module):def __init__(self,dim,  # Number of output/input channels.kernel_size,  # Width and height of the convolution kernel.padding,ratio_gin=0.5,ratio_gout=0.5,activation='linear',  # Activation function: 'relu', 'lrelu', etc.fre_m=0.25,):super().__init__()if activation == 'linear':self.activation = nn.Identityelse:self.activation = nn.ReLUself.padding = paddingself.kernel_size = kernel_sizeself.mam_ffc_block = MAM_FFCResnetBlock(dim=dim,padding_type='reflect',norm_layer=nn.BatchNorm2d,activation_layer=self.activation,dilation=1,ratio_gin=ratio_gin,ratio_gout=ratio_gout, fre_m =fre_m)self.concat_layer = ConcatTupleLayer()def forward(self, gen_ft, spa_mask=None, fname=None):x = gen_ft.float()x_l, x_g = x[:, :-self.mam_ffc_block.conv1.mam_ffc.global_in_num], x[:, -self.mam_ffc_block.conv1.mam_ffc.global_in_num:]id_l, id_g = x_l, x_ginput_x = (x_l, x_g)x_l, x_g = self.mam_ffc_block(input_x,spa_mask, fname=fname)x_l, x_g = id_l + x_l, id_g + x_gx = self.concat_layer((x_l, x_g))return x + gen_ft.float()
class MAM_FFCResnetBlock(nn.Module):def __init__(self, dim, padding_type, norm_layer, activation_layer=nn.ReLU, dilation=1,spatial_transform_kwargs=None, inline=False, ratio_gin=0.5, ratio_gout=0.5 ,fre_m =0.25,):super().__init__()self.conv1 = MAM_FFC_BN_ACT(dim, dim, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation,norm_layer=norm_layer,activation_layer=activation_layer,padding_type=padding_type,ratio_gin=ratio_gin, ratio_gout=ratio_gout, fre_m =fre_m)self.inline = inlinedef forward(self, x, spa_mask =None,fname=None):if self.inline:x_l, x_g = x[:, :-self.conv1.mam_ffc.global_in_num], x[:, -self.conv1.mam_ffc.global_in_num:]else:# x_l, x_g = x if type(x) is tuple else (x, 0)x_l, x_g = x if type(x) is tuple else (x, 0)id_l, id_g = x_l, x_gx_l, x_g = self.conv1((x_l, x_g),spa_mask, fname=fname)x_l, x_g = id_l + x_l, id_g + x_gout = x_l, x_gif self.inline:out = torch.cat(out, dim=1)return out
class MAM_FFC_BN_ACT(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels,kernel_size, ratio_gin, ratio_gout,stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=False,norm_layer=nn.BatchNorm2d, activation_layer=nn.Identity,padding_type='reflect',enable_lfu=True,  fre_m =0.25,**kwargs):super(MAM_FFC_BN_ACT, self).__init__()self.mam_ffc = MAM_FFC(in_channels, out_channels, kernel_size,ratio_gin, ratio_gout, stride, padding, dilation,groups, bias, enable_lfu, padding_type=padding_type, fre_m =fre_m,**kwargs)lnorm = nn.Identity if ratio_gout == 1 else norm_layergnorm = nn.Identity if ratio_gout == 0 else norm_layerglobal_channels = int(out_channels * ratio_gout)self.bn_l = lnorm(out_channels - global_channels)self.bn_g = gnorm(global_channels)lact = nn.Identity if ratio_gout == 1 else activation_layergact = nn.Identity if ratio_gout == 0 else activation_layerself.act_l = lact(inplace=True)self.act_g = gact(inplace=True)def forward(self, x,spa_mask =None, fname=None):x_l, x_g = self.mam_ffc(x, spa_mask,fname=fname)x_l = self.act_l(self.bn_l(x_l))x_g = self.act_g(self.bn_g(x_g))return x_l, x_g
class MAM_FFC(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size,ratio_gin, ratio_gout, stride=1, padding=0,dilation=1, groups=1, bias=False, enable_lfu=True,padding_type='reflect', gated=False,  fre_m =0.25,**spectral_kwargs):super(MAM_FFC, self).__init__()assert stride == 1 or stride == 2, "Stride should be 1 or 2."self.stride = stridein_cg = int(in_channels * ratio_gin)in_cl = in_channels - in_cgout_cg = int(out_channels * ratio_gout)out_cl = out_channels - out_cg# groups_g = 1 if groups == 1 else int(groups * ratio_gout)# groups_l = 1 if groups == 1 else groups - groups_gself.ratio_gin = ratio_ginself.ratio_gout = ratio_goutself.global_in_num = in_cgmodule = nn.Identity if in_cl == 0 or out_cl == 0 else nn.Conv2dself.convl2l = module(in_cl, out_cl, kernel_size,stride, padding, dilation, groups, bias, padding_mode=padding_type)self.cbam_l2l = CBAMLayer(out_cl)module = nn.Identity if in_cl == 0 or out_cg == 0 else nn.Conv2dself.convl2g = module(in_cl, out_cg, kernel_size,stride, padding, dilation, groups, bias, padding_mode=padding_type)self.cbam_l2g = CBAMLayer(out_cg)module = nn.Identity if in_cg == 0 or out_cl == 0 else nn.Conv2dself.convg2l = module(in_cg, out_cl, kernel_size,stride, padding, dilation, groups, bias, padding_mode=padding_type)self.cbam_g2l = CBAMLayer(out_cl)module = nn.Identity if in_cg == 0 or out_cg == 0 else MAM_SpectralTransformself.convg2g = module(in_cg, out_cg, stride, 1 if groups == 1 else groups // 2, enable_lfu,  fre_m =fre_m,**spectral_kwargs)self.gated = gatedmodule = nn.Identity if in_cg == 0 or out_cl == 0 or not self.gated else nn.Conv2dself.gate = module(in_channels, 2, 1)def forward(self, x, spa_mask=None,fname=None):x_l, x_g = x if type(x) is tuple else (x, 0)out_xl, out_xg = 0, 0if self.gated:total_input_parts = [x_l]if torch.is_tensor(x_g):total_input_parts.append(x_g)total_input = torch.cat(total_input_parts, dim=1)gates = torch.sigmoid(self.gate(total_input))g2l_gate, l2g_gate = gates.chunk(2, dim=1)else:g2l_gate, l2g_gate = 1, 1if spa_mask is not None:x_l_fc = x_l * spa_maskx_g_fc = x_g * spa_maskelse:x_l_fc = x_lx_g_fc = x_gif self.ratio_gout != 1:convl2l =self.cbam_l2l(self.convl2l(x_l_fc))convg2l =self.cbam_g2l(self.convg2l(x_g_fc))out_xl = convl2l + convg2l * g2l_gateif self.ratio_gout != 0:spec_x = self.convg2g(x_g, spa_mask)convl2g = self.cbam_l2g(self.convl2g(x_l_fc))out_xg = convl2g * l2g_gate + spec_xreturn out_xl, out_xg

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Detail enhanced module细节加强模块 (DEM)

细节增强模块（DEM）是我们网络的核心组件，通过 MAM-FFC 运算符的不同变体协调 PIPM 和 CCPM 之间的互补互动，如图 4(a) 所示。通过这种独特的架构，DEM 实现了检测结果的逐层细化，在全局背景的指导下发挥局部优化过程的作用。该模块可完善粗略的深层预测图P_j+1,通过整合相邻的深层和浅层信息，生成更精细的浅层预测图Pj

【总的来看，DEM 作用就是融合相邻两层特征，整合pipm5以及粗预测结果】
DEM 的关键部分在于我们设计的 CCPM 模块，它利用了P_j+1作为指导，从深层j+1提取关键线索Tj+1和相应的多维深度融合信息特征Zj+1。这些线索随后与浅层特征Tj合并由 DEM 中的另一个组件 PIPM 提取，以完善预测图Pj+1，从而得到更精确的Pj
如下表所示：

备注：这里写了DEM的构成，两个关键PIPM和CCPM后面详细介绍

class DEM(nn.Module):def __init__(self, channel):super(DEM, self).__init__()self.channel = channel# self.channel2 = channelself.up = nn.Sequential(nn.Conv2d(self.channel, self.channel, 7, 1, 3),nn.BatchNorm2d(self.channel), nn.ReLU(), nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2))self.input_map = nn.Sequential(nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2), nn.Sigmoid())# ???????self.increase_input_map = nn.Sequential(nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=1))self.output_map = nn.Conv2d(self.channel, 1, 7, 1, 3) #用于生成最终的预测结果或某种掩码。self.beta1 = nn.Parameter(torch.ones(1))self.beta2 = nn.Parameter(torch.ones(1))self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=self.channel, out_channels=self.channel, kernel_size=3, padding=1,stride=1)self.conv_cur_dep1 = Basic_Conv(self.channel, self.channel, 3, 1, 1)self.conv_cur_dep2 = Basic_Conv(in_channels=self.channel, out_channels=self.channel, kernel_size=3,padding=1, stride=1)self.conv_cur_dep3 = Basic_Conv(in_channels=self.channel, out_channels=self.channel, kernel_size=3,padding=1, stride=1)self.pipm  = MAM_FFC_Layer(self.channel, ratio_gin=0.5, ratio_gout=0.5,fre_m=0.0) #MAM_FFC_Layer 模块处理当前层级的特征self.arem  = MAM_FFC_Layer(self.channel, ratio_gin=0.5,ratio_gout=0.5,fre_m=0.25) #MAM_FFC_Layer 模块处理依赖层级的特征def cgpm(self, dep_x_dual, dep_mask, input_map):t_dep_feature = dep_x_dual #将输入的依赖特征 dep_x_dual 赋值给 t_dep_feature。fc_dep_feature = self.arem(dep_mask, input_map) #对依赖掩码 dep_mask 和输入映射 input_map 进行处理，得到处理后的依赖特征 fc_dep_featuredep_feature = self.beta2 * fc_dep_feature + t_dep_feature #将处理后的依赖特征 fc_dep_feature 与原始依赖特征 t_dep_feature 进行加权求和return dep_featuredef forward(self, cur_x_spa,dep_x_spa, dep_x_dual, in_map):# x; current-level features    1,64,24,24# y: higher-level features     1,64,12,12# in_map: higher-level prediction  ,1,1,12,12# 对输入的特征进行尺寸检查和调整：if dep_x_dual.shape[3:]!=cur_x_spa.shape[3:]:dep_x_dual = self.up(dep_x_dual)if dep_x_spa.shape[3:]!=cur_x_spa.shape[3:]:dep_x_spa = self.up(dep_x_spa)if in_map.shape[3:] != cur_x_spa.shape[3:]:# dep_x_dual = self.up(dep_x_dual)input_map = self.input_map(in_map)else:input_map = in_mapdep_mask= dep_x_spa * input_map  # 计算依赖掩码 dep_mask，将依赖特征 dep_x_spa 与输入映射 input_map 相乘# cur_mask = cur_x_spa * input_map  # ????????????????????????????????# dep_x_dual   1,64,24,24# in_map: higher-level prediction  ,1,1,24,24dep_feature = self.cgpm(dep_x_dual, dep_mask, input_map)cur_feature = self.pipm(cur_x_spa)refine1 = dep_feature * cur_feature + cur_featurerefine2 = self.conv_cur_dep1(refine1)refine2 = self.conv_cur_dep2(refine2)refine2 = self.conv_cur_dep3(refine2) #行三次卷积操作，进一步精炼特征output_map = self.output_map(refine2)return refine2, output_map

Panoramic information perception module全景信息感知模块 (PIPM)

如图 4（b）所示，PIPM 在 DEM 中的主要功能是将相邻图层的浅层空间域信息转换为多维光谱空间融合域信息，提供全景透视审查信息Tj。将相邻图层的浅层空间域信息转换为多维光谱空间融合域，提供全景透视审查信息Z-Tj。其结构由两个专门的 MAM-FFC 算子（MAM-FFC）的残差堆栈组成，其特点是在频域和空间域处理中都不存在跨域掩蔽机制。

通过这种设计，PIPM 主要关注潜在的兴趣区域，如伪装物体与背景之间的边界附近区域。然而，由于简化了 MAM-FFC 算子设计，且缺乏有效的跨域遮蔽机制，PIPM 的注意力分布往往集中在目标边缘两侧，相对分散，限制了其精确度。因此，我们设计了 CCPM 作为补充模块，以增强模型对伪装物体边缘的精确感知能力。
提示：在DEM中PIPM 就是MAM_FFC_Layer(self.channel, ratio_gin=0.5, ratio_gout=0.5,fre_m=0.0)
在整个网络架构中，PIPM 起着双重作用。在前四层中，它是 DEM 的基本组成部分，而在第五层中【前面提到的t5 = self.pipm5(s5) 】，它又是一个独立的模块。虽然这个最深的 PIPM 保持了相同的架构设计，但它以最低的空间分辨率运行，不仅能像其 DEM 对应模块一样捕捉全景透视场景信息，更重要的是，它还能生成初步的伪装对象预测。在这些预测的基础上，网络为下层的检测过程提供重要的指导信息，并逐步优化，以生成更精确的分割结果。

class PIPM5(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1):super(PIPM5, self).__init__()self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels,kernel_size=kernel_size, stride=stride,padding=padding, dilation=dilation)self.norm_cfg = {'type': 'BN', 'requires_grad': True}_, self.bn = build_norm_layer(self.norm_cfg, out_channels)self.pipm  = MAM_FFC_Layer(out_channels, ratio_gin=0.5,ratio_gout=0.5,fre_m=0.0)def forward(self, x):x = self.conv(x)x = self.bn(x)x = F.relu(x, inplace=True)x = self.pipm(x)return x

Critical cue perception module关键线索预测模块 (CCPM)

现有研究[18]、[20]表明，特征图中前景区域与背景之间的差异并不是均匀分布的，只有某些特征具有重要的区分信息。基于这一认识，我们认为有效的线索感知机制不应局限于简单地提取整个前景区域的特征，而应侧重于识别和增强具有内在分辨特性的关键线索。

为此，CCPM 采用了三阶段渐进式处理策略：首先提取与前景区域相对应的空间-频率融合域特征，然后通过自适应调制因子增强这些特征，最后将调制后的特征重新整合到全局特征图中，从而在关键的前景线索、非关键信息和背景特征之间建立强烈的对比。这种渐进式处理机制确保了模块能够逐步提炼出最具辨别力的特征信息。CCPM（如图 4©所示）作为 DEM 模块中的协作优化组件，在其 AREM（如图 4(d)所示）中部署了两层完整的 MAMF-FFC 算子（包含跨域掩码和注意力机制）。这弥补了 PIPM 缺少遮挡机制的不足，实现了精确的注意力集中和目标边界检测结果的优化。具体来说，其数学表达式如下：首先，重点空间域特征Z-Mj+1，从输入的粗略预测图中获取Pj+1和空间域信息Tj+1表示为：
随后，通过 AREM 模块（如图 4(d)所示），聚焦区域内隐藏的分辨信息，进行深度挖掘，输出判别特征Z-Fj+1，在空间-频率融合域输出判别特征

此外，为了增强鉴别信息和非关键信息之间的对比度，该模块引入了自适应调制因子
并将其与深层的融合域特征进行整合：
提示：具体在DEM的def cgpm中对应

通过这一过程，DEM 模块提高了伪装物体检测预测的准确性和细节，为在复杂背景中检测伪装物体提供了高效、精确的解决方案。

损失函数

【依旧是 binary cross-entropy (BCE) loss和intersection over union (IoU) loss ， 计算是多层损耗的总和】

拟议算法的数据流

MAMIFNet 算法 1 采用了一种自下而上的渐进式伪装物体检测策略。首先，输入图像通过主干网络处理，生成多尺度空间特征，然后通过 K-Ways 融合模块进行整合。在最深的一层，PIPM 将复合空间特征转换为空间-频率融合域特征，然后进行卷积运算，生成初始粗预测图。对于后续层，DEM 处理深层的特征和预测，将其与当前层的特征相结合，最终在第 1 层输出最精细的预测图。在整个过程中，MAM-FFC 操作是基础运算器，而 PIPM 和 CCPM 模块分别负责全局和局部信息处理。它们的输出被整合到 DEM 中，实现多尺度和多领域信息融合。这种分层设计使网络能够逐步完善检测结果，从粗略的全局预测过渡到精确的局部细节，从而在复杂环境中实现高精度伪装物体检测。

实验

细节：图像被调整为 384 × 384 的分辨率；图像增强是通过随机水平翻转和颜色抖动进行的。优化采用随机梯度下降法（SGD），动量为 0.9，权重衰减为5x10-4；初始学习率为1×10-3，训练了 60 个历元（设置总历元数为 100，并采用提前停止策略），整个训练过程耗时约 6 小时。与同期 SARNet [17] 100 个历元训练耗时 8 小时和 SDRNet [54] 100 个历元训练耗时 12 小时相比，我们的模型在训练效率和性能之间取得了平衡。测试时，输入图像的大小也调整为 384 × 384，以便进行模型推理

评价标准： Structure-measure [55], Mean E-measure [56], and Weighted F-measure [57], and Mean Absolute Error (M)

结果：

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总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。