在自然界中许多生物都具有“伪装”的本领，是自然生物适应自然的一种生存技能。许多动物通过很好地融入周围环境来避免危险进行捕食，这样它们就不容易被侦测和发现，从而避免了威胁。金钱豹将身体“伪装”在落叶之中而伺机等待猎物的靠近；猫头鹰在与自身颜色相近的树干上一动不动以躲过天敌的伤害；变色龙能够根据周遭的环境来调整自身颜色以达到其“伪装”的目的。生物学家将这类伪装方式称为背景匹配，颜色、整体形状和纹理，都是伪装的重要特征，通过充分利用这些特性，可以“完美”地融入周围环境。
这一现象很快应用在军事行动中，在第二次世界大战期间，英国狙击手在他们的训练制服上涂上油漆，以实现他们自己的伪装。第二次世界大战后，德国军队首次开发了多色迷彩服，在战斗中发挥了更好的迷彩效果，战斗伪装和作战装备伪装已日益成为军队的重要和重要组成部分。与之对应的目标探测技术在军事中也有广泛的应用，在军事侦察、情报收集和战场态势分析方面具有重要的应用价值。首先，用于敌人目标识别，建立区别于敌人的视觉特征，如独特的图案、形状、颜色等基本特征，以实现敌人识别的目标，或建立广泛的数据集发送到神经网络模型，训练和提取区别于敌人人员和设备的深层特征；二，用于目标侦察和跟踪。无人机侦察、卫星侦察涉及视觉层面侦察，拍摄大量的目标图像，识别目标类型、数量等基本信息，挖掘深层次场景信息，可用于战场情报采集和态势评估。
传统目标检测算法可分为两大类，一类是基于遍历区域的滑动窗检测，利用HOG、SIFT等提取窗口内的图像特征，最后使用SVM、AdaBoost等分类器对所提取的特征进行分类；此类方法需提前获取检测目标的特征先验知识，在特定类型数据集中具有良好的检测效果，但应用范围有限，检测速度、精度较低，应用范围有限。第二类是基于卷积神经网络和深度学习的目标检测模型。自Girshick于2014年首次使用深度学习进行目标检测实现良好的检测结果以来，基于神经网络和深度学习的检测算法得到广泛应用和快速发展。因其具有较强的适应性，可以提取场景中伪装目标的深度特征信息，随着算法的不断改进，检测速度和检测精度不断提高。
目前最具代表性的是Faster R-CNN和YOLO算法。Faster R-CNN将图像作为输入提供给卷积网络，后者提供卷积特征图，代替在特征图上使用选择性搜索算法来识别区域提议，而是使用单独的网络来预测区域提议。然后使用RoI合并层对预测的区域建议进行重塑，然后将其用于对建议区域内的图像进行分类并预测边界框的偏移值。YOLO的工作方式是拍摄一张图像并将其分成一个SxS网格，在每个网格中我们使用m个边界框。对于每个边界框，网络为边界框输出类别概率和偏移值。选择具有高于阈值的类别概率的边界框，并将其用于在图像内定位对象。
不同于传统的检测目标，伪装目标没有明显的特征和边缘。对于传统模型来说，自动检测/分割与其周围环境融合的对象是困难的，这些对象和背景环境之间的内在相似性使得深度模型提取的特征无法区分。随着深度神经网络在伪装目标检测中不断应用，现有的目标检测模型根据伪装目标的独特性质特征进行了定向改进。在一定程度上，伪装目标识别问题得到了解决，但对小规模、高度融合的伪装目标仍没有较好的鲁棒性，检测缺失的概率较大，识别精度仍不高。针对这一难题在今年的IEEE国际计算机视觉与模式识别会议中也涌现出一批优秀的论文。
电子科技大学翟强等人根据生物学研究的发现：捕捉真实的身体/物体形状是识破伪装的关键。一个理想的伪装目标检测模型应该能够从给定的场景中寻找有价值的、额外的线索，并将它们合并到一个联合学习框架中，用于特征表示联合增强。他们主要进行了以下工作：（1）设计了一种新的基于图、交互式学习的伪装目标检测方法，叫做交互式图学习模型（MGL）。将传统的交互式学习思想从规则网格推广到图域。具体来说，MGL将一幅图像分解成两个特定任务的特征图：一个用于粗略定位目标，另一个用于精确捕捉其边界细节，并通过图形反复推理它们的高阶关系来充分利用互利。（2）使用基于图的伪装目标检测技术来利用两个紧密相关任务（COD和COEE）之间的相互指导知识，用于完全挖掘嵌入的导航信息。该方法能够获取语义指导知识和空间支持信息，相互促进两个任务的执行。与传统的交互式学习方法不同，MGL集成了两个不同的基于图的交互模块来推理类型关系：RIGR用于从COE最小化分割指导信息来辅助COEE，ECGR用于结合真实的边先验来增强COD底层表示。
MGL主要由三个部分组成: Multi-Task Feature Extraction (MTFE), Region-Induced Graph Reasoning (RIGR) module和Edge-Constricted Graph Reasoning (ECGR)。该模型将常规互学习的思想从规则网格推广到图域。在MGL中，利用RIGR和ECGR两个新的神经模块，在多个层次的相互作用空间上对COD和COEE之间的相互关系进行了推理。通过明确地推理它们之间的关系，有价值的相互指导信息可以直观地准确传播，以便在表征学习过程中相互帮助。值得一提的是，RIGR和ECGR可以连续堆叠，以实现反复性的相互学习。
大连理工和清华大学团队开发了一个仿生框架，称为定位和聚焦网络(PFNet)，它模仿了自然界中的捕食过程。具体来说，文中的PFNet包含两个关键模块，即定位模块（PM）和聚焦模块（FM）。PM旨在模拟捕食中的检测过程，以从全局角度定位潜在目标对象，然后使用FM执行捕食中的识别过程，通过关注模糊区域来逐步细化粗略预测。（1）将去干扰的概念引入伪装物体分割任务，为干扰区域的发现和去除开发了一种新的挖掘策略，以帮助伪装物体的精确分割。（2）提出了一个新颖的伪装物体分割方法，称为定位和聚焦网络（PFNet）。该方法首先通过探索长范围的语义依赖关系来定位潜在的目标物体，然后聚焦于分心区域的发现和去除以逐步细化分割结果。
图注：(a)本文的定位与聚焦网络(PFNet)及其两个主要组成模块: (b)定位模块(PM)和(c)聚焦模块(FM)。如图，(a)所示，给定一幅RGB图像，本文首先将其送入ResNet-50网络提取多级特征，然后将这些特征送入四个卷积层中进行通道缩减。然后，在最深层特征上应用(b)定位模块(PM)和(c)聚焦模块(FM)对潜在物体进行定位。最后，利用多个聚焦模块（FMs）逐步发现和去除假阳性和假阴性干扰，实现伪装物体的准确分割。
西北工业大学团队提出了一种利用矛盾信息来增强显着物体检测和伪装物体检测的检测能力的范例。首先利用COD数据集中的简单正样本作为SOD任务中的应正样本，以提高SOD模型的鲁棒性。然后，引入了一个enquote相似性度量模块来显式地对这两个任务的矛盾属性进行建模。此外，考虑到两个任务数据集中标记的不确定性，提出了一个对抗性学习网络来实现高阶相似性度量和网络置信度估计。网络架构和GAN有点类似，其中生成器采用的是Encoder-Decoder框架。最大创新点是将Joint Training应用到了SOD、COD这两个近乎相反的任务上。SOD与COD的关注点不同，SOD寻找局部特征的能力有助于COD获得更精确的伪装边界，而COD处理全局信息的能力能帮助SOD减少对背景噪声的误识别。从SOD的角度讲，暂时跳出了如何提升特征融合能力上限这一研究点。
此外，西北工业大学团队认为对伪装物体在特定背景下的显眼程度进行建模，不仅可以更好地理解动物的伪装和进化，还可以为设计更复杂的伪装技术提供指导；而且正是伪装物体的一些特定部分，使它们能够被捕食者发现。提出了第一个基于排名的COD网络（Rank-Net），以同时对伪装物体进行定位、分割和排名。定位模型的提出是为了找到使伪装物体明显的鉴别性区域。分割模型对伪装物体的全部范围进行分割，排名模型推断出不同伪装对象的可探测性。
此研究主要有以下贡献：（1）提出了伪装目标排序（COR）和伪装目标鉴别区域定位（COL）这两个新任务，以估计伪装对象的难度并识别伪装对象明显的区域。前者旨在找到使伪装对象可被察觉的辨别区域，而后者试图解释伪装的程度。（2）在一个联合学习框架中构建了（Inferring the ranks of camouflaged objects）网络，以同时定位、分割和排列被标记的对象。其中Fixation Decoder生成discriminative region，该区域与周围的环境有更高的对比度，其实也就是大致的伪装对象的位置。Camouflage Decoder生成最终的预测图，使用反向关注的思想，来获得结构化的信息。（3）提供了一个大型的COD测试集来评估COD模型的泛化能力。实验结果表明，此模型达到了新的先进水平，形成了一个更可解释的COD网络。此外，生成的区分区域和等级图为理解伪装的本质提供了见解。此外，新测试数据集NC4K可以更好地评估伪装目标检测模型的泛化能力。
尽管目前基于计算机视觉的目标检测发展迅速，由于缺乏相应的数据集支持，在伪装目标检测中效果并不理想，目标漏检率较高。但伪装目标的研究仍有很大的应用价值，对伪装和抗伪装的需求仍然存在。伪装目标识别仍有许多挑战需要克服，需要进一步的研究和讨论，以满足信息战条件下的军事需求。随着越来越多复杂的电子侦察设备被应用于军事中，我们在关注机器视觉检测算法的同时，也应该关注更多新兴检测手段的融合应用，比如高光谱、多光谱、红外、SAR等技术手段获取机器视觉以外的目标特征优化检测。首先，设计军事伪装目标检测的特征提取网络和算法模型，提高模型提取军事伪装目标特征的能力，提高目标检测模型在军事应用中的价值；其次，能够基于伪装目标轮廓信息预测目标关键部位的结构信息，为精准打击提供技术支持；第三，能够充分探索伪装目标周围的伪装目标信息的场景，利用现有的伪装目标分布预测其他伪装目标可能存在但未发现的重要目标信息；第四，利用伪装目标侦察的特点，改进对敌方无人机和卫星侦察的对策达到保护伪装目标和欺骗敌人侦察的目的。
