التمويه هو آلية دفاعية رئيسية لدى الأنواع المختلفة ويشكل عنصرًا حاسمًا للبقاء. من بين الاستراتيجيات الشائعة للتمويه نجد التوافق مع الخلفية، تقليد لون وأنماط البيئة المحيطة، والتلوين المزعج، الذي يخفي ملامح الجسم [35]. تهدف تقنية كشف الأشياء المموهة (COD) إلى فصل الأشياء المموهة التي تخفي نفسها في بيئتها المحيطة. تعتمد النماذج الحالية لـ COD على الحقائق الأرضية الثنائية لفصل الأشياء المموهة دون توضيح درجة التمويه. في هذا البحث، نعيد النظر في هذه المهمة ونؤكد أن نمذجة بروز الأشياء المموهة بشكل صريح مقابل خلفياتها الخاصة يمكن أن يؤدي ليس فقط إلى فهم أفضل للتمويه وتطور الحيوانات، بل أيضًا إلى تقديم إرشادات لتصميم تقنيات تمويه أكثر تعقيدًا. علاوة على ذلك، نلاحظ أن بعض أجزاء معينة من الأشياء المموهة هي ما يجعلها قابلة للكشف من قبل المفترسات. بناءً على هذا الفهم للأجسام المموهة، نقدم أول شبكة COD قائمة على الترتيب (Rank-Net) لتقوم بالتحديد والفصل والترتيب للأجسام المموهة بشكل متزامن. يقترح النموذج التحديدي العثور على المناطق التمييزية التي تجعل الجسم المموه واضحًا. يقوم النموذج الفاصل بفصل نطاق كامل للأجسام المموهة. أما النموذج المرتّب فيستنتج قابلية الكشف عن الأجسام المموهة المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، نساهم بتقديم مجموعة اختبار كبيرة لـ COD لتقييم قدرة النماذج على التعميم. تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا حقق أعلى مستوى جديد من الدقة، مما يؤدي إلى شبكة COD أكثر قابلية للتفسير.