NUN(Nested Unfolding Network)은 실세계 COS(Concealed Object Segmentation)를 위한 통합 프레임워크입니다. DUN(Deep Unfolding Network) 기반 방법론의 문제점인 배경 추정과 이미지 복원의 결합 및 사전 정의된 degradation 유형의 필요성을 해결하기 위해, NUN은 DeRUN(degradation-resistant unfolding network)을 SODUN(segmentation-oriented unfolding network)의 각 단계에 내장하는 DUN-in-DUN 설계를 채택했습니다. VLM(vision-language model)을 통해 DeRUN은 degradation semantics를 동적으로 추론하고 고품질 이미지를 복원하며, SODUN은 가역적 추정을 통해 전경과 배경을 개선합니다. 또한, NUN은 이미지 품질 평가를 활용하여 최상의 DeRUN 출력을 선택하고 자기 일관성 손실을 도입하여 견고성을 향상시킵니다.
