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伪装目标检测论文、数据集与代码一站合集

这是一个聚焦伪装/隐蔽目标检测（Camouflaged Object Detection, COD）的精选资源合集，系统整理了该领域的研究论文、数据集、代码实现与评测基准。伪装目标检测要解决的是目标与背景高度相似、边界模糊、对比度极低时的识别与分割难题，传统显著性检测和通用目标检测在此类场景下往往失效。该仓库按任务类型（检测、分割、视频、多模态等）和方法脉络分类罗列资源，帮助研究者快速定位经典工作与最新进展，避免在散乱文献中反复检索。核心价值在于充当领域入口：既覆盖早期手工特征方法，也收录基于深度学习的代表性模型，同时汇总常用数据集与评价指标，适合入门者建立全局认知，也方便资深研究者追踪方向动态。