HVPNet: A Bio-Inspired Network for General Salient and Camouflaged Object Detection

📄 arXiv: 2606.31496v1 📥 PDF

作者: Jiawei Xu, Qiangqiang Zhou, Zhouping Li, Yanjiao Shi, Yugen Yi, Jiacong Yu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-06-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HVPNet以解决多模态显著性与伪装物体检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 显著性检测 伪装物体检测 多模态融合 生物启发 计算机视觉 深度学习 模型简化

📋 核心要点

  1. 现有的多模态显著性和伪装物体检测方法通常依赖复杂的特征融合，导致模型参数过大且性能不佳。
  2. HVPNet通过生物启发的视网膜集成模块和分层解码器，简化了模型结构，同时保持高效的物体检测能力。
  3. HVPNet在22个数据集上实现了优异的准确性与效率平衡，能够扩展到七个不同的任务，展示了其广泛的适用性。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态显著性物体检测(SOD)和伪装物体检测(COD)的研究通常通过复杂的跨模态特征融合和解码结构来提升性能。然而，这种方法导致模型参数规模过大，且常因结构冗余未能提供令人满意的检测性能。与此相对，人类视觉过程能够高效地进行显著和伪装物体识别，而无需如此复杂的结构。为此，我们提出了HVPNet，这是一种简单而通用的生物启发计算架构。我们设计了视网膜集成模块(RIM)，有效整合多模态特征，并进一步设计了皮层解码器(CD)，将解码过程分为低层和高层视觉阶段。HVPNet在22个数据集上展示了卓越的准确性与效率的平衡，能够扩展到七个任务，涵盖四种模态。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多模态显著性物体检测(SOD)和伪装物体检测(COD)中的模型复杂性与性能不足的问题。现有方法往往依赖于复杂的特征融合，导致模型参数规模庞大且效率低下。

核心思路：HVPNet的核心思想是借鉴人类视觉系统的处理方式，设计出一种简单而有效的生物启发计算架构，旨在通过简化模型结构来实现高效的物体检测。

技术框架：HVPNet的整体架构包括视网膜集成模块(RIM)和皮层解码器(CD)。RIM负责通过多层次的信息集成来整合多模态特征，而CD则将解码过程分为低层和高层视觉阶段，模拟人类视觉皮层的分层处理。

关键创新：HVPNet的主要创新在于其视网膜集成模块和分层解码器的设计，这与现有方法的复杂结构形成鲜明对比，使得模型在保持性能的同时显著降低了复杂性。

关键设计：在HVPNet中，视网膜集成模块采用了层级特征融合策略，确保不同层次的特征能够有效结合。皮层解码器则通过分阶段的解码过程，优化了信息的提取与处理，提升了检测的准确性与效率。具体的损失函数和参数设置在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HVPNet在22个数据集上展示了卓越的性能，建立了准确性与效率的良好平衡。与现有方法相比，HVPNet在多个任务上实现了显著的性能提升，具体提升幅度在论文中有详细的实验数据支持。

🎯 应用场景

HVPNet在多模态显著性和伪装物体检测领域具有广泛的应用潜力，能够被应用于自动驾驶、监控系统以及机器人视觉等多个领域。其简化的模型结构不仅提升了检测效率，还降低了计算资源的需求，具有实际的商业价值和未来的发展前景。

📄 摘要（原文）

In recent years, most research on multimodal salient object detection (SOD) and camouflaged object detection (COD) typically aims to improve performance through complex cross-modal feature fusion and decoding structures. However, this approach leads to an excessively large model parameter scale and often fails to deliver satisfactory detection performance due to structural redundancy. In contrast, the human visual process is able to efficiently perform salient and camouflaged object identification without such complex structures. This contrast raises an important question: Can we draw conceptual inspiration from the human visual process to achieve a simpler modeling strategy, and still realize accurate and efficient object detection? To answer this question, we propose HVPNet, a simple yet general bio-inspired computational architecture. Drawing on the multi-layered information integration of the retina as a conceptual metaphor, we designed a Retinal Integration Module (RIM), which effectively integrates multimodal features through a level-specific multi-stage integration strategy. To fully exploit these features, we further design a cortical decoder (CD) that breaks down the decoding process into low- and high-level visual stages, abstracting the hierarchical processing in the human visual cortex. Benefiting from these designs, HVPNet can readily extend to seven tasks across four modalities. Without bells and whistles, it establishes an excellent accuracy-efficiency trade-off across 22 datasets spanning these seven tasks. Our code is available at https://github.com/jiaweiXu1029/HVPNet.