論文の概要: ArgusCogito: Chain-of-Thought for Cross-Modal Synergy and Omnidirectional Reasoning in Camouflaged Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18050v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 14:08:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.806983
• Title: ArgusCogito: Chain-of-Thought for Cross-Modal Synergy and Omnidirectional Reasoning in Camouflaged Object Segmentation
• Title（参考訳）: ArgusCogito:カモフラージュ対象セグメンテーションにおけるクロスモーダルシナジーと全方位共振の連鎖
• Authors: Jianwen Tan, Huiyao Zhang, Rui Xiong, Han Zhou, Hongfei Wang, Ye Li,
• Abstract要約: アルガスコギト(ArgusCogito)は、クロスモーダルおよび全方位推論を基盤としたゼロショット・チェーン・オブ・シントフレームワークである。 ArgusCogitoは、認知にインスパイアされた3つのステージ、Conjecture、Focus、Sculptingを編成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.181040729088508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camouflaged Object Segmentation (COS) poses a significant challenge due to the intrinsic high similarity between targets and backgrounds, demanding models capable of profound holistic understanding beyond superficial cues. Prevailing methods, often limited by shallow feature representation, inadequate reasoning mechanisms, and weak cross-modal integration, struggle to achieve this depth of cognition, resulting in prevalent issues like incomplete target separation and imprecise segmentation. Inspired by the perceptual strategy of the Hundred-eyed Giant-emphasizing holistic observation, omnidirectional focus, and intensive scrutiny-we introduce ArgusCogito, a novel zero-shot, chain-of-thought framework underpinned by cross-modal synergy and omnidirectional reasoning within Vision-Language Models (VLMs). ArgusCogito orchestrates three cognitively-inspired stages: (1) Conjecture: Constructs a strong cognitive prior through global reasoning with cross-modal fusion (RGB, depth, semantic maps), enabling holistic scene understanding and enhanced target-background disambiguation. (2) Focus: Performs omnidirectional, attention-driven scanning and focused reasoning, guided by semantic priors from Conjecture, enabling precise target localization and region-of-interest refinement. (3) Sculpting: Progressively sculpts high-fidelity segmentation masks by integrating cross-modal information and iteratively generating dense positive/negative point prompts within focused regions, emulating Argus' intensive scrutiny. Extensive evaluations on four challenging COS benchmarks and three Medical Image Segmentation (MIS) benchmarks demonstrate that ArgusCogito achieves state-of-the-art (SOTA) performance, validating the framework's exceptional efficacy, superior generalization capability, and robustness.
• Abstract（参考訳）: カモフラージュされたオブジェクトセグメンテーション(COS)は、ターゲットと背景の間に固有の高い類似性があり、表面的な手がかりを超えて深い全体的理解が可能なモデルを必要とするため、大きな課題を生んでいる。 一般的な手法は、浅い特徴表現、不十分な推論機構、弱いクロスモーダル統合によって制限され、この認識の深さを達成するのに苦慮し、不完全なターゲット分離や不正確なセグメンテーションといった問題を引き起こす。 視覚・言語モデル(VLM)内でのクロスモーダル・シナジーと全方位推論を基盤とした,新たなゼロショット・チェーン・オブ・シント・フレームワークであるArgusCogitoを紹介した。 アルガスコギトは、(1)意図:世界的推論(RGB、深さ、セマンティックマップ)を通じて強い認知を前に構築し、総合的なシーン理解と強化された目標背景の曖昧さを可能にする。 2)全方位的,注意駆動型走査型,集中型推論を,Conjecture のセマンティック先行によって誘導し,的確な位置決めと関心領域の洗練を可能にする。 (3)Sculpting:Argusの集中的な精査をエミュレートし、クロスモーダル情報を統合し、集中領域内で密接な正・負の点プロンプトを反復的に生成することにより、高忠実なセグメンテーションマスクを段階的に彫刻する。 4つの挑戦的なCOSベンチマークと3つのMISベンチマークの大規模な評価は、ArgusCogitoが最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成し、フレームワークの異常な有効性、優れた一般化能力、堅牢性を検証していることを示している。

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