在基于深度学习的计算机视觉领域，尤其是在 Camouflaged Object Detection（COD，即伪装物体检测）的模型设计中，可以将模型的功能模块大致归为以下四大类：

1. 特征提取（Feature Extraction）：这一模块主要负责从输入图像中提取多尺度、多层次的特征。常见的深度学习架构如卷积神经网络（CNN）或预训练的主干网络（如 ResNet、VGG 等）通常用作特征提取器。它们可以提取低级特征（如边缘、纹理）和高级语义特征。

2. 特征聚合（Feature Aggregation）：特征聚合模块负责对不同尺度或不同层次的特征进行组合，以增强对目标的识别能力。特别是在 COD 任务中，物体的伪装特性可能使得物体的边界和背景难以区分，因此多尺度信息的融合至关重要。常见的方法包括金字塔池化、空洞卷积和自注意力机制等。

3. 特征融合（Feature Fusion）：特征融合是将不同来源或不同尺度的特征在空间上或语义上进行融合，以提升对目标的感知能力。例如，可以通过跨层跳跃连接（skip connections）或双线性插值等技术，将浅层特征与深层语义特征进行有效融合。这一步在 COD 中尤为重要，因为伪装目标可能需要结合背景和物体的细微差异来检测。

4. 特征选择（Feature Selection）：在模型的最终阶段，特征选择模块用来筛选出对检测任务最有贡献的特征，过滤掉噪声或无用的信息。这个步骤可以包括注意力机制（如通道注意力或空间注意力）或其他筛选方法，帮助模型关注伪装物体所在的区域，减少误检。

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