发布时间：2025-09-20 15:51:38
湖南日报·新湖南客户端9月20日讯（通讯员 李婕）近日，衡阳师范学院计算机科学与技术学院电子信息专业2023级硕士研究生乐国文以第一作者身份，在国际人工智能领域顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上发表题为“InDReCT: Intra-domain Dual Reconstruction for Cross-domain Transfer in Camouflaged Object Detection”的研究论文。该论文在焦铬教授的指导下完成，衡阳师范学院为第一署名单位。
Knowledge-Based Systems是人工智能领域的国际跨学科期刊，最新影响因子为7.6，中科院一区、JCR一区。该期刊主要发表人工智能及相关领域的原创性、创新性和创造性研究成果，旨在关注基于知识和其他人工智能技术的系统研究和重要进展。
伪装目标检测（Camouflaged Object Detection, COD）旨在识别与背景高度融合的目标，在搜救任务、医学图像分析、工业检测等领域具有重要应用价值。传统方法通常采用图像到掩码的直接映射方式，存在泛化能力差、跨域适应性弱等问题。
针对这一挑战，乐国文所在研究团队提出了一种名为InDReCT的新型框架，将伪装目标检测任务重新定义为跨域迁移问题。该框架通过域内双重重建机制，同时进行图像重建（外观域）和掩码重建（结构域），隐式引导网络提取语义与结构信息，显著提升了模型在复杂场景下的泛化能力。研究中还引入了Camo-Adapter适配器、U形非对称模块（UAM）和边界引导自适应解码器（BAD）等关键技术组件，进一步增强了模型对隐蔽目标的感知与分割精度。
实验结果表明，该方法在COD10K、CAMO、NC4K等多个基准数据集上达到了最先进性能，并在跨域任务（如医学图像、农业检测）中表现出优异的适应性。该研究为解决伪装目标检测中的泛化难题提供了新思路，具有较强的理论价值与应用前景。
近年来，衡阳师范学院计算机科学与技术学院持续加强研究生科研能力培养，推动产学研融合，鼓励学生参与高水平科研项目，多项成果发表于国际知名期刊，为学科建设与人才培养提供了有力支撑。
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