最近，视频对象分割（VOS）网络通常使用基于记忆的方法：对于每个查询帧，通过空间 - 时间匹配预测掩码以与记忆帧相匹配。尽管这些方法具有卓越的性能，但存在两个问题：1）具有挑战性的数据可以破坏相邻视频帧之间的空间 - 时间一致性。2）像素级匹配会由噪音或干扰引起不希望的不匹配。为解决上述问题，我们首先提出在相邻帧之间生成一个辅助帧，作为查询帧的隐式短时间参考。随后，我们为每个视频对象学习一个原型，并在查询帧和记忆帧之间实施原型级匹配。实验证明，在 DAVIS 2017 上我们的网络优于最先进的方法，达到了 86.4% 的 J&F 分数，并且在 YouTube VOS 2018 上获得了 85.0% 的竞争结果。此外，我们的网络的推理速度为 32+ FPS。

May, 2024

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

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

通过开发一个统一的框架，其中同时建模跨帧密集对应以进行本地区分特征学习并嵌入对象级上下文进行目标掩码解码，从而使得能够直接从未标记的视频中学习执行基于掩码的连续分割，而不是依赖于基于像素的关联的廉价 “复制” 标签的非直接方法。

Mar, 2023

该研究提出了一种双射匹配机制，可用于解决像素级特征匹配中可能出现的关键问题，同时还提出了一种面向历史掩模的嵌入模块，以提高现有掩模传播方法的效果。

Oct, 2021

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

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

提出了一种名为 JointFormer 的统一 VOS 框架，能够同时提取特征并传播目标信息，以进行全面的信息传播和辨别特征学习，通过在线更新机制，实现了对长期目标信息的整合，在多个基准测试上取得了较大幅度的优于现有算法的最新性能。

Aug, 2023

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

提出了一种基于稀疏点注释方案的新型 Point-VOS 任务和标注机制，通过基于伪掩码的训练可以使现有的 VOS 方法在性能上接近全监督的表现，并且该数据可用于改进视觉和语言相关的模型。

Feb, 2024