本篇论文提出了一种基于标签传播和特征相似性的转导方法，用于半监督视频目标分割，其中考虑了长期目标出现特征。该方法无需额外的模块、数据集或架构设计，使用普通的 ResNet50 作为主干，在 DAVIS 2017 评估集上达到了 72.3 的分数，有着高性能和高效率的优点。

Apr, 2020

在诊断和治疗癌症疾病中，基于人工智能的组织病理学图像中的细胞核分割是一项至关重要的任务，它减少了手动筛查显微组织图像所需的时间，并且能够解决病理学家在诊断过程中的冲突。本研究提出了一种新颖的细胞核分割方法，利用了可用的带标签和未标签数据。该方法将之前分别尝试过的归纳学习和传导学习的优势结合到一个框架中。归纳学习旨在逼近泛函并推广到未见的测试数据，而传导学习则有利于利用未标签的测试数据来改善分类。据我们所知，这是第一项提出在医学图像分割中采用这种混合方法的研究。此外，我们提出了一种新颖的两阶段传导推理方案。我们在 MoNuSeg 基准上评估了我们的方法，以展示其效果和潜力。

Nov, 2023

本研究探讨了如何通过引入语义先验来指导外观模型，从而解决半监督视频对象分割的问题，并提出了半监督视频对象分割（SGV）方法，该方法能够在每帧半秒钟的时间内，在两个不同的数据集上使用各种评估指标，比以前的最新技术取得更好的结果。

Apr, 2017

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

该研究提出了一种新颖的无监督视频多目标分割方法，通过结合前景区域估计和实例分组来提高实例判别，引入判别性外观模型用于目标跟踪，实现更准确的物体发现，以及采用自适应内存更新等三种策略提高分割准确性和推理速度，并在 DAVIS17 和 YouTube-VIS 数据集上超越了现有技术的表现。

Apr, 2021

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

本文提出了一种基于实例到轨迹匹配的外观嵌入学习方法，可以处理在线多目标跟踪问题，该方法可以进行半监督学习，并且在多个数据集上都表现出了更好的性能。

Jul, 2021

该论文提出了一种弱监督学习方法，以对象为中心的表示和光流条件模型，可提高现实数据下的实例分割和追踪效果，改进了查询模型的灵活性，并扩展了应用范围。

Nov, 2021

本文提出一种半监督的方法，用于在长视频中定位多个未知的物体实例，通过这种方法可以有效地进行对象检测和跟踪，同时实现对大量静态物体实例的识别。

May, 2015

该研究提出了一种联合框架解决视频自动生成字幕中的三个关键问题，包括融合时空信息增强物体建议、动态提取高语义级别的视觉词，以及生成字幕验证确保语义概念的有效保留。实验表明该方法在各种评价指标上都显著优于现有的自然语言生成模型。

Aug, 2021