本文提出了一种前景背景整合的协作视频目标分割方法，将特征嵌入分成前景物体区域和其对应的背景区域，通过像素级匹配和实例级注意力机制在参考和预测序列之间生效，提高分割结果。此外，本文还提出了多尺度匹配结构和 Atrous 匹配策略的改进方法 CFBI+，在 DAVIS 和 YouTube-VOS 数据集上的实验结果表明，该算法的性能 (J&F) 达到了 82.9% 和 82.8%，超越了所有其他领先方法。

Oct, 2020

本文提出了一种新的框架，将视频 / 图像分割和区域定位视为一个单一的优化问题，并以非常弱的监督方式集成低级外观线索和高级定位线索的信息。该框架利用不同级别的两种表示，利用边界框和超像素之间的空间关系作为线性约束，同时在边界框和超像素级别上区分前景和背景。与以往主要依赖于判别聚类的方法不同，我们结合了一个前景模型，使得一个物体在所有图像帧中的直方图差异最小。利用超像素和边界框之间的几何关系使得分割线索可以传递以改善定位输出，反之亦然。前景模型的引入将我们的判别框架推广到视频数据，其中背景往往是相似的，因此不具有判别力。我们证明了我们的统一框架在 YouTube 对象视频数据集，Internet 对象发现数据集和 Pascal VOC 2007 上的有效性。

Nov, 2018

本文提出了一种新颖的‘Foregraound Network (F2Net)’，使用 Siamese 编码器模块、中心引导外观扩散模块和动态信息融合模块等方法，实现了在深度学习和视频对象分割的领域内的最新成果，提高了分割性能。

Dec, 2020

本文提出了一种端到端的两阶段深度卷积神经网络框架，用于视频序列中的前景分割，该方法利用背景图像的语义和先验知识以及前景和背景的先验视觉知识，与 CDNet 2014 相比，其性能提高了 4.9％。

Jul, 2017

本文提出了一种通过前景运动聚类来为目标发现提供密集分割掩模的方法，利用像素轨迹循环神经网络学习前景像素轨迹的特征嵌入，并通过对像素轨迹进行聚类建立视频帧之间前景对象掩模之间的对应关系，在常用的运动分割数据集上实现了最新的性能表现。

Dec, 2018

提出一种用于无监督视频目标分割的方法，通过转移图像实例嵌入网络中封装的知识。通过将实例嵌入与物体性和光流特征相结合，无需模型重新训练或在线微调，即可将物体链接起来。该方法在 DAVIS 数据集和 FBMS 数据集上优于最先进的无监督分割方法。

Jan, 2018

本研究提出了一种新的交互式图像分割方法 FCFI，使用用户注释和反馈整合来优化分割结果，并在四个基准测试中取得了领先于现有方法的最新最佳表现。

Mar, 2023

该研究提出了一种简单的精细背景表示方法，通过开发一个新颖的原始负区域感兴趣（NROI）来捕捉细粒度的背景语义信息，并进行像素与负区域对比，从而区分混淆的背景像素，实现了在各种弱监督语义分割设置下的新的最先进结果。

Jun, 2024

我们在视频中对象的分割问题上提出了一种新的管道（FODVid），它基于使用流引导图割和时间一致性的思想来引导分割输出，通过设计一个融合了帧内外观和流相似性以及帧间对象时间持续性的分割模型，我们的方法在无监督的视频对象分割中取得了与现有顶级方法相当的结果（在 mIoU 范围内相差约 2 个单位），我们技术的简单性和效果为视频领域的研究开辟了新的研究途径。

Jul, 2023

本文介绍了一种非监督框架来提取视频表征的语义丰富特征，并提出了一个深度卷积神经网络来分离运动、前景和背景信息。实验结果表明，该网络可以在视频中成功分割前景和背景，并基于分离的运动特征更新前景外观。此处提供的预训练方法可以优于随机初始化和自动编码器预训练，促进了区分性分类任务。

Jul, 2017