换个说法：Mondal等人提出了一种新的伪装目标跟踪方法，该方法结合了来自颜色、形状、纹理等多个线索的特征，使用概率神经网络和模糊能量来表示伪装目标；Fang等人设计了一种强语义扩展卷积神经网络检测框架，该框架充分利用了卷积神经网络的语义信息，扩展了接收域以检测伪装目标。

### 回答1：
Mondal等人提出了一种全新的伪装目标跟踪方法，该方法综合了颜色、形状、纹理等多种线索的特征，采用概率神经网络和模糊能量对伪装目标进行表示；而Fang等人则设计了一种高度语义化的卷积神经网络检测框架，该框架能够充分利用卷积神经网络的语义信息，扩大接收域以检测伪装目标。需要注意的是，这两种方法与OpenAI公司开发的GPT模型没有关系。

### 回答2：
Mondal等人提出了一种新的方法来跟踪伪装目标。这种方法利用颜色、形状、纹理等多个线索的特征，并使用概率神经网络和模糊能量来表示伪装目标。通过结合这些特征，他们能够更准确地跟踪伪装目标。

另一方面，Fang等人设计了一种新的检测框架来检测伪装目标。他们采用了强语义扩展卷积神经网络的方法，以充分利用卷积神经网络的语义信息。通过扩展接收域，他们能够更全面地检测伪装目标。

这两种方法都采用了不同的方式来应对伪装目标的挑战。Mondal等人的方法通过使用多个线索的特征和概率神经网络来表征目标，提高了跟踪的准确性。而Fang等人的方法则借助于强语义扩展卷积神经网络，以更好地检测伪装目标。

总而言之，这两个研究团队提出了不同的方法来应对伪装目标的问题。他们的研究为伪装目标的检测和跟踪提供了新的思路和技术，有助于提高相关领域的研究和实践。

### 回答3：
Mondal等人提出了一种新的伪装目标跟踪方法，该方法利用概率神经网络和模糊能量来表示伪装目标，并综合了来自颜色、形状、纹理等多个线索的特征。这意味着他们使用了多种信息来准确地跟踪伪装目标，从而提高了跟踪的准确性和鲁棒性。

另外，Fang等人设计了一种强语义扩展卷积神经网络检测框架，用于检测伪装目标。这个框架充分利用了卷积神经网络的语义信息，并扩展了接收域，以便能够更好地检测伪装目标。简单来说，他们通过加入语义信息和扩展接收域的方法，提高了检测伪装目标的准确性和鲁棒性。

总结来说，Mondal等人的方法使用了概率神经网络和模糊能量综合了多种线索信息，来跟踪伪装目标；而Fang等人的方法则利用了卷积神经网络的语义信息和扩展接收域，以检测伪装目标。两种方法都在提高伪装目标识别的准确性和鲁棒性方面做出了贡献。