الأشياء المموهة عادة ما تكون صعبة الكشف عنها في بيئتها الطبيعية حتى بالنسبة للبشر. في هذا البحث، نقترح شبكة جديدة مستوحاة من الأحياء تُسمى MirrorNet (مرآة النت)، والتي تستفيد من تقنيتي التقطيع الفردي والتدفق المرآتي لتقسيم الأشياء المموهة. على عكس الشبكات الموجودة لتقسيم الصور، فإن شبكتنا المقترحة تحتوي على مسارين للتقسيم: المسار الرئيسي والمسار المرآتي، اللذان يتوافقان مع الصورة الأصلية وصورة انعكاسها على التوالي. يتم دمج الإخراج من المسار المرآتي مع نتيجة المسار الرئيسي لإنتاج الخريطة النهائية للمموهة، مما يعزز دقة التقسيم. أظهرت التجارب الواسعة التي أجريت على مجموعة بيانات CAMO العامة فعالية شبكتنا المقترحة. حققت طريقة الاقتراح لدينا دقة تبلغ 89٪، مما يتفوق على أفضل الأساليب الحالية.صفحة المشروع: https://sites.google.com/view/ltnghia/research/camo