研究了自动实例分割的问题，并提出一种基于深度神经网络的嵌入向量方法，使得相邻物体在嵌入空间中互相垂直，从而避免了对象的合并。该方法在细胞和叶片图像的分割任务中，即使使用轻量级的骨架网络也能达到领先水平。

Apr, 2020

本文研究了一种基于像素嵌入和密集对应的方法，有效地利用时间段内的远距离依赖性和无在线监督，用于快速和准确地进行视频物体分割，并与竞争状态下的在线半监督方法具有很高的可比性。

Oct, 2019

本文介绍了一种利用标记图像数据和未标记视频序列学习实例跟踪网络的半监督框架，采用实例对比目标，利用学习的嵌入区分每个实例并在不同帧之间稳定地跟踪对象，并且将此模块集成到单阶段实例分割和姿态估计框架中，较之两阶段网络显著降低了跟踪的计算复杂度。无需任何视频标注努力，我们的方法可达到与大多数完全监督方法相当甚至更好的性能。

Apr, 2021

本研究提出了一种新颖的视频实例分割嵌入式方法，该方法通过融合外观、运动和几何等多种线索来学习时空嵌入，其中，运动由 3D 因果卷积网络模拟，几何由单目自监督深度损失模拟。在这种嵌入空间中，同一实例的视频像素被聚类在一起，同时与其他实例分离，从而自然地跟踪实例而不需要任何复杂的后处理，而且实时性能良好。研究结果表明，该模型在 KITTI 多物体和跟踪数据集上可以准确地跟踪和分割实例，即使存在遮挡和遗漏检测等问题，也能推进同类算法的发展。

Dec, 2019

通过开发一个统一的框架，其中同时建模跨帧密集对应以进行本地区分特征学习并嵌入对象级上下文进行目标掩码解码，从而使得能够直接从未标记的视频中学习执行基于掩码的连续分割，而不是依赖于基于像素的关联的廉价 “复制” 标签的非直接方法。

Mar, 2023

本文提出了一种基于非空间嵌入的无提案分割方法，可处理生物医学图像等难以密集标注的图像，并引入了一种自我监督一致性损失，以解决正 - 无标签训练中的挑战。在不同显微镜模式下的二维和三维分割问题以及城市景观和 CVPPP 实例分割基准上，实现了最先进的结果。

Mar, 2021

本文介绍了一种基于深度学习的视频对象分割方法，将其作为引导实例分割的概念，通过离线和在线学习策略，使卷积神经网络能够处理多种输入注释并在多个数据集上获得具有竞争力的结果。

Dec, 2016

本文介绍了 Video Instance Embedding（VIE）框架，它扩展了用于学习深度非线性嵌入的强大无监督损失函数以进行大规模视频数据集上的多流时间处理架构，展示了 VIE 训练的网络在 Kinetics 数据集的动作识别和 ImageNet 数据集的目标识别中有重大发展，并提供了分析表明路径如何有所不同。

May, 2019

本文提出了第一个完全无监督的方法，用于在真实场景的序列中分割多个对象，通过空间绑定对象并将这些槽联系起来，在高级语义特征空间中重建中间帧，解决了效率和规范化问题，成功地在 YouTube 视频中分割了复杂且多变的类别的多个实例。

Oct, 2023

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