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伪装目标检测(CamouflagedObjectDetection，COD)已成为计算机视觉领域的研究热点

之一。这一技术旨在从与背景高度融合的样本中准确识别出伪装目标，对于物种保护、医

学病患检测以及军事监测等领域具有极高的实用价值。目前，大部分伪装目标检测(COD)

算法主要采用卷积神经网络(CNN)来提取特征。但是，在整合不同层次的特征时，常常忽

视了特征的表示和融合方式对检测效果的重要性。鉴于此，本研究针对基于CNN