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

本文提出了一种新的鲁棒性编码器解码器结构的神经网络，使用少量的训练示例进行端到端的训练，通过特征融合在 Feature Pooling Module 中提取多尺度特征，实现对相机运动的鲁棒特征池化，免去多尺度输入的需求，通过 CDnet2014、SBI2015 和 UCSD Background Subtraction 数据集的实验表明，所提出的方法的整体 F-Measure 平均值优于现有所有最先进的方法。

Aug, 2018

本文提出了一种新的单次面部检测网络 DF $^2$ S $^2$，其引入了更有效的特征融合金字塔和在 ResNet-50 上更高效的分割支路来处理细节、遮挡和模糊等问题，并在更高级别的特征映射中应用语义信息作为上下文线索，以增强低级别特征映射，最大限度地利用检测监督信息并在自我监督的方式下，处理语义与细节之间的失衡，并在 WIDER FACE 数据集上取得了最先进的结果。

Nov, 2018

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 F3Net 算法，通过交叉特征模块和级联反馈解码器，结合像素位置感知损失函数，实现高效的显著目标检测，能够在各项指标上优于现有算法。

Nov, 2019

本文提出了一种名为 DFNet 的新型网络，用于解决无监督视频物体分割任务，通过提取刻画全局特征分布的判别性特征，使用条件随机场 (CRF) 建立与测试图像的特征对应关系，并在像素级别上进行一致性约束。实验结果表明，该方法在使用更少的参数和更高效的推断性能的情况下，获得了优于当前最先进方法的 83.4% 的平均 IoU 分数，并在 DAVIS-2016 排行榜上排名第一。DFNet 进一步应用于图像对象协同分割任务，并在具有挑战性的数据集 PASCAL-VOC 上展示出其广泛适用性。

Aug, 2020

提出了一种名为 COSNet 的新型网络，用于表示全局视角下的无监督视频对象分割任务，其中利用全局注意机制结合视频帧之间的相关性，训练效果超越当前的深度学习方法。

Jan, 2020

本研究提出了一种简单而有效的前景注意力神经网络（FANN），通过引入前景针对子网和特征融合子网学习判别性特征表示来解决人员再识别问题，在多任务学习框架中训练 FANN，可以学习到一种判别性特征表示，能够在各种候选项中寻找与每个探针匹配的参考值。与最先进的方法相比，该方法在多个公共基准数据集上都显示出明显的改进。

Jul, 2018

本研究提出了一种基于无监督深度学习模型的多焦点图像融合方法，该方法通过训练编码器 - 解码器网络获得输入图像的深层特征，并使用这些特征及空间频率来衡量活动水平和决策图，最终应用一些一致性验证方法来调整决策图并得出融合结果，与之前的方法相比，该方法分析深层特征中的锐利外观而非原始图像中的锐利外观。实验结果表明，与现有的 16 种融合方法相比，该方法在客观和主观评估中均取得了最先进的融合性能。

Aug, 2019

研究使用双向消息传递的全双工网络 (FSNet) 来增强运动和外观之间的相互制约，通过关系型交叉注意力模块 (RCAM) 在融合和解码阶段利用跨模态特征，并在 RCAM 之后采用双向净化模块 (BPM) 来提高模型的鲁棒性。经过五个常用基准测试的大量实验，我们的 FSNet 对于各种挑战性场景（如运动模糊、遮挡）都具有很好的性能，并在视频对象分割和视频显著对象检测任务中取得了优异的性能。

Aug, 2021