obiectele camuflate încearcă să-și ascundă textura în fundal și să le discrimineze de fundal este greu chiar și pentru ființele umane. Obiectivul principal al acestei lucrări este de a explora problema segmentării obiectelor camuflate, și anume segmentarea obiectelor camuflate pentru o anumită imagine. Această problemă nu a fost bine studiată în ciuda unei game largi de aplicații potențiale, inclusiv conservarea animalelor sălbatice și descoperirea de noi specii, sisteme de supraveghere, misiuni de căutare și salvare în caz de dezastre naturale, cum ar fi cutremure, inundații sau uragane. Această lucrare abordează o nouă problemă provocatoare a segmentării obiectelor camuflate. Pentru a rezolva această problemă, oferim un nou set de date imagine de obiecte camuflate în scopuri de benchmarking. În plus, propunem o rețea generală end-to-end, numită rețeaua Anabranch, care utilizează atât sarcini de clasificare, cât și de segmentare. Diferit de rețelele existente pentru segmentare, rețeaua noastră propusă posedă a doua ramură pentru clasificare pentru a prezice probabilitatea de a conține obiecte camuflate într-o imagine, care este apoi fuzionată în ramura principală pentru segmentare pentru a spori precizia segmentării. Experimentele extinse efectuate pe setul de date nou construit demonstrează eficacitatea rețelei noastre folosind diverse rețele complet convoluționale.