在本文中，我们提出了一种基于上下文感知的跟踪模型，该模型是通过利用整个序列中的信息联合元更新两个分支来优化表示空间上的跟踪器，实现对外观变化的自适应。我们采用上下文聚合模块融合历史帧中的信息，然后使用上下文感知模块为跟踪器的两个分支学习亲和向量。通过使用专用的元学习方案，在有限的训练样本下，该跟踪方法在 VOT2018 上实现了 0.514 的 EAO 评分，40FPS 的速度，表明了它提高了潜在跟踪器的准确性和鲁棒性，并且在速度上有小幅下降。

Apr, 2022

本文提出了基于参数化和非参数化模型的全局语境信息来进行场景解析，使用场景相似性训练上下文网络生成特征表示来生成空间和全局先验知识，然后将这些特征表示和先验知识嵌入到分割网络作为额外的全局上下文提示。实验表明该方法可以消除与全局上下文表示不兼容的误报，且在 MIT ADE20K 和 PASCAL Context 数据集上表现良好。

Oct, 2017

本文提出了一种新颖的神经网络模块，可以将现有的单帧语义分割模型转化为视频语义分割流水线，并将过去帧中的语义信息聚合到内存模块中，并通过关注机制来对其进行访问。通过将这些提示与当前帧的编码进行融合，可以改善 Cityscapes 数据集上的分割性能，并只需增加 1.5ms 的推理时间。

Jan, 2021

提出了一种用于半监督视频对象分割的新型解决方案，通过利用内存网络中的可用线索和遍历所有可用源中的相关信息来实现更好的处理外观变化和遮挡等挑战，从而实现了最先进的性能。

Apr, 2019

本研究提出了一种新型的三层深度学习模型，通过引入一对多二元类别学习器，学习遗传算法优化的特征，并同时学习全局和局部上下文信息，从而优化整个模型以在图像分割方面取得有希望的结果。

Apr, 2022

提出了一种利用视频分割算法，基于外观和运动特征的区域分类器，对视频中的动态场景进行几何形式分类的新算法。利用多层级预测模型，结合了多个层级上的分类预测结果，不需要预先确定分类粒度。设计并构建了一个包含超过 100 个标注数据的视频几何上下文数据集，对该方法进行了评估。我们还提出了一种半监督学习框架，通过利用来自未标注数据的高置信预测结果，扩展有标签数据集的规模。实验结果表明，该算法可以在主要几何类别上达到 96％的准确度。

Oct, 2015

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

本文介绍了一种将 “tracking-by-detection” 引入视频对象分割的方法，通过提出一种新的时间聚合网络和新的动态时间演进模板匹配机制，成功将分割与跟踪相一致，并在 DAVIS 基准测试中取得了新的最优表现。

Jul, 2020

提出两种方法以减少在线视频对象分割方法的内存需求，同时提高建模准确性和推广性，并实验结果表明这些方法可以提高在线视频对象分割模型的性能，增强其在长视频数据集上的鲁棒性。

Sep, 2023

通过使用聚类，元学习和嵌入式空间中的视觉单词等技术，我们开发了一种快速，因果算法，可在单个前向传递中分割可变数量的对象，并在四个视频分割数据集上实现了最新的速度 / 精度折衷，在不需要调优，附加输入或后处理的情况下。

Dec, 2018