YouTube-VOS 2022 大赛第 5 名解决方案：视频目标分割

CVPRJun, 2022

YouTube-VOS 2022 大赛第 5 名解决方案：视频目标分割

5th Place Solution for YouTube-VOS Challenge 2022: Video Object Segmentation

Wangwang Yang, Jinming Su, Yiting Duan, Tingyi Guo, Junfeng Luo

TL;DR本文提出了一个简单而有效的解决方案，通过分析数据集分布、引入公共静态和视频分割数据集增补数据集，改进了三种不同特性的网络结构并训练多个网络去学习视频中物体的不同特性，通过简单的整合和精细的后处理确保精准的视频对象分割。在 Youtube-VOS 数据集上的广泛实验表明，该解决方案达到了 86.1% 的整体分数，是 Youtube-VOS Challenge 2022 中视频对象分割轨迹第五名的最新技术水平。

Abstract

video object segmentation (VOS) has made significant progress with the rise of deep learning. However, there still exist some thorny problems, for example, similar objects are easily confused and tiny objects are

video object segmentation deep learning network architectures dataset post-processing

发现论文，激发创造

视频对象分割的学习策略

该研究提出了一种新的、自动化的视频物体分割方法，通过集成一种可区分的少量样本学习模块，提高了分割精度，实现了当前 YouTube-VOS 2018 数据集的最新最佳分数，并使相对改进率达到了 2.6％以上。

Mar, 2020

YouTube-VOS: 序列到序列视频物体分割

本文介绍了一个基于大规模数据集的序列 - 序列网络，能够充分利用视频的长期时空信息进行分割，在 YouTube-VOS 测试集上取得了最佳结果，在 DAVIS 2016 上与现有最先进方法相比也有可比性。

Sep, 2018

YouTube-VOS: 一个大规模的视频目标分割基准测试

此篇论文介绍了一个新的大型视频对象分割数据集（YouTube-VOS），目前是已知最大的数据集之一，其中包含 4,453 个 YouTube 视频剪辑和 94 个物体类别，并在此数据集上评估了几种现有的最先进的视频对象分割算法，以建立未来新算法的基础。

Sep, 2018

学习视频目标分割的快速和稳健的目标模型

该研究提出了一种新的视频对象分割方式，它由轻量级模块和分割模型两部分组成。在推理阶段使用快速优化技术学习目标外观模型，以预测出粗略但鲁棒的目标分割，然后将粗略的分数转化成高质量的分割掩模，该模式具有快速、易于训练、在有限的训练数据情况下仍然高效等优点。在挑战性的 YouTube-VOS 和 DAVIS 数据集上进行了广泛实验，其结果与现有技术相比具有更高的帧率和优异的性能。

Feb, 2020

CVPR 2024 PVUW 复杂视频对象分割 MOSE 赛道第三名解决方案

视频目标分割是计算机视觉中的重要任务，研究了切割模型的灵感、对象记忆、内存帧总数和输入分辨率对分割性能的影响，并在复杂视频目标分割（MOSE）数据集上验证了我们方法的有效性，实验结果表明在测试集上达到了 0.8139 的 J&F 得分，在处理具有挑战性的 VOS 场景中具有强大的鲁棒性和准确性。

Jun, 2024

第一名解决方案：第五届 LSVOS 挑战赛 - 视频对象引用分割

通过将 RVOS 模型与 Two-Stage Multi-Model Fusion 策略结合，提出了一种有效的模式，该模式在 Ref-Youtube-VOS 验证集上实现了 75.7% 的 J&F，在测试集上实现了 70% 的 J&F，在第 5 届大规模视频对象分割挑战（ICCV 2023）的第 3 组中排名第一。

Jan, 2024

基于时间聚合网络和动态模板匹配的快速视频对象分割

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

视频对象分割的一次性训练

本论文提出了一种视频目标分割 (VOS) 的新的一次性训练框架，只需要一个标记的帧来训练，并适用于大多数最先进的 VOS 网络。通过双向训练，我们得到了一个令人满意的 VOS 网络，仅使用了 YouTube-VOS 和 DAVIS 数据集的一个标记的帧，达到了与完全标记的数据集训练的结果相当的效果。

May, 2024

视频分割的密集无监督学习

本研究提出了一种新的无监督学习方法，其中使用密集特征表示直接进行卷积全制度的学习来进行视频对象分割。通过使用一个简单的规则化方案，该方法能够提高分割精度并达到快速的训练收敛。最终，该方法在标准的视频对象分割基准测试中取得了较高的精度。

Nov, 2021

单次视频目标分割

本文提出一种基于神经网络的半监督视频目标分割技术，能够在保证处理速度的前提下提升目标分割的效果。

Nov, 2016