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作者：张冬冬;王春平;付强;王慧赢;
单位：陆军工程大学石家庄校区;
摘要：伪装目标检测是一个新兴的研究方向，在计算机视觉领域引发了广泛关注。现有大多数工作以构建高效的检测模型为目的，缺少对已有模型的深入分析及归纳总结。因此，对现有基于深度学习的伪装目标检测模型进行全面分析和总结，并探讨伪装目标检测潜在的研究方向。对基于深度学习的已存模型进行全面综述，并详细阐述相关模型的原理和优劣势；介绍伪装目标检测领域常用数据集及评价指标；对现有基于深度学习的伪装目标检测模型进行复现，并对不同类型模型在公开数据集上的检测结果进行定性和定量比较；对伪装目标检测领域的未来研究方向进行展望。
关键词：伪装目标检测;;深度学习;;数据集;;评价指标
