A Camouflaged objects megpróbálja elrejteni textúráját a háttérbe, és megkülönböztetni őket a háttértől, még az emberek számára is nehéz. A cikk fő célja az álcázott objektum szegmentálási probléma feltárása, nevezetesen az álcázott objektum(ok) szegmentálása egy adott képhez. Ezt a problémát a lehetséges alkalmazások széles köre ellenére nem vizsgálták meg megfelelően, ideértve a vadon élő állatok megőrzését és új fajok felfedezését, a felügyeleti rendszereket, a természeti katasztrófák, például földrengések, árvizek vagy hurrikánok esetén végzett kutató-mentő missziókat. Ez a cikk az álcázott objektumok szegmentálásának új kihívást jelentő problémájával foglalkozik. Ennek a problémának a kezelésére, új képadatkészletet biztosítunk álcázott objektumokról benchmarking célokra. Ezenkívül javasolunk egy általános end-to-end hálózatot, az úgynevezett Anabranch hálózatot, amely mind az osztályozási, mind a szegmentációs feladatokat kihasználja. A meglévő szegmentációs hálózatoktól eltérően a javasolt hálózatunk rendelkezik a második osztályozási ággal, hogy megjósolja az álcázott objektum(ok) képben való elhelyezésének valószínűségét, amelyet ezután a szegmentálás fő ágába olvasztanak a szegmentálás pontosságának növelése érdekében. Az újonnan épített adatkészleten végzett kiterjedt kísérletek bizonyítják hálózatunk hatékonyságát különféle teljesen konvolúciós hálózatok felhasználásával.