我们提出了一种无需训练的提示跟踪框架，将稀疏点和框跟踪相结合，采用交叉循环时空模块从多次交互中自适应地聚合引用信息，实现了在流行的 VOS 数据集上稳定的零样本视频分割结果，保持了性能和交互时间之间的良好权衡。

Jun, 2024

本文提出了一种新的交互式架构和训练方案，旨在更好地利用用户工作流，并展示出引入专门设计用于复杂对象边界的合成训练数据集可以进一步获得显着的改进，该网络达到了最先进性能。

Mar, 2020

研究提出了一种基于涂鸦的交互式全图像注释框架，将 Mask-RCNN 改进成快速交互式分割框架，并在完整的图像画布上引入像素级别的实例感知损失，实现注释者可将识别错误共享至整张图片中的所有区域并着重核查所有区域中机器产生的最大误差。通过在 COCO 全景数据集上进行实验，证明了该交互式完整图像分割方法实现了 5％的 IoU 增益，在每个区域四次极限点击和四次更正涂鸦的情况下达到了 90％的 IoU。

Dec, 2018

本文提出了一种基于深度交互式分割模型的交互式对象分割方法，并利用真实人类注释数据集发布了一个实例分割数据集，同时还提供了一个自动评估模型以更好地保证注释质量。

Mar, 2019

该研究致力于解决在给定用户注释指向感兴趣的物体的情况下的视频对象分割问题。作者提出了一种基于学习嵌入空间的像素级检索方法，并使用全卷积网络作为嵌入模型，使用修改后的三元组损失进行训练。作者提出的方法支持不同类型的用户输入，如在第一帧中的分割遮罩（半监督情况下），或者一个稀疏的点击点集合（交互情况下），并在计算成本上获得了很好的结果。在半监督场景中，该方法达到了与现有技术相比竞争性的结果，但计算成本仅为每帧 275 毫秒。在交互式场景中，该方法能够实时响应用户的每个输入，并达到了与竞争方法相当的质量，但交互程度要少得多。

Apr, 2018

本文提出了一种基于马尔可夫决策过程和深度强化学习框架的交互式视频物体分割方法，使得用户注释的最有价值的帧能够被自动推荐，从而在野外环境中实现了更实用的交互设置，实验结果也证明了本方法的有效性。

Mar, 2021

本研究提出了一种快速准确的视频目标分割算法，使用一个基于部件跟踪的方法来处理具有大变形、遮挡或杂乱背景的视频，生成部分掩模，最后采用基于相似性得分的函数来完善目标部分。实验结果表明，此算法可在 DAVIS 基准数据集上获得比其他算法更高的分割精度，并实现更快的运行时性能。

Jun, 2018

本文提出了一种基于深度学习的交互式视频对象分割方法，通过卷积神经网络进行交互和传播两个核心操作，并通过新的多轮训练方案，使网络能够学习如何理解用户的意图和更新不正确的估计，实现高质量和快速的分割，并在 DAVIS 挑战赛上跑得更快、更准确，实现了真实用户交互。

Apr, 2019

本研究提出一种基于迭代式训练策略的交互式对象分割系统，利用用户输入的 clicks 作为卷积网络的输入，相较于现有的启发式 click 采样策略，本方法取得了更优的分割结果。

May, 2018

本文提出一种基于神经网络的半监督视频目标分割技术，能够在保证处理速度的前提下提升目标分割的效果。

Nov, 2016