本论文提出了一个新的计算机视觉任务，名为视频实例分割，目标是同时检测、分割和跟踪视频帧中的实例。为了便于研究，提出了一个大规模基准数据集 YouTube-VIS 和一个新算法 MaskTrack R-CNN。实验表明，这个算法优于强基线，并为未来研究提供了启示。

May, 2019

该论文综述了在视频分割中使用的深度学习算法，其中包括了对象分割和语义分割，同时提供了这两种方法和数据集的详细概述，以及在几个知名数据集上的性能评估和未来研究的机会。

Jul, 2021

本文综述了关于图像分割的研究，特别关注了基于深度学习模型的语义分割和实例分割方法，包括全卷积像素标定网络、编码器 - 解码器架构、多尺度与基于金字塔的方法、循环神经网络、视觉注意力模型和对抗生成模型。我们探讨了这些深度学习模型的相似性，能力和挑战，并讨论了未来的研究方向。

Jan, 2020

该研究提出了一种基于匹配的视频目标分割算法，在不需要 fine-tuning 的情况下实现了实时性和较短的计算时间。

Sep, 2018

本文综述了实例分割的背景、问题、技术、演化、流行数据集及现有相关工作和未来前景，为从事实例分割领域研究的人提供了有价值的信息。

Jun, 2020

本文提出了一种新的基于单级探测器的人类视频实例分割方法，采用数据关联和重心采样策略，结合学习目标实例出现和关联的特征，以及创建一个专用于人类视频分割的数据集 PVIS，模拟结果表明其有效性和高效性。

Mar, 2022

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

该研究提出了一种基于循环神经网络的端到端方法，通过顺序地查找每个不同的目标对象及其分割来解决实例分割的问题，并通过空间记忆来跟踪已解释的像素，以处理遮挡，这种方法优于当前所有最先进的方法。

Nov, 2015

本文提出了一种名为 MaskRNN 的递归神经网络方法，它在每帧中利用两个深度成像网络输出（二元分割网络和定位网络）进行目标实例的视频对象分割以获取长时序结构和剔除异常值，结果在 DAVIS-2016、DAVIS-2017 和 Segtrack v2 数据集中均达到了最优表现。

Mar, 2018

我们提出了一个在视频帧上进行实例级视觉分析的有效框架，可以同时进行对象检测、实例分割和多对象跟踪。通过一种名为关联连接的新型结构，我们实现了协同多任务学习，在可学习的 CNN 中的检测、分割和跟踪任务之间建立了额外的连接。这些额外的连接允许信息在多个相关任务之间传播，同时使这些任务受益。我们在 KITTI MOTS 和 MOTS 挑战数据集上广泛评估了所提出的方法，并获得了令人鼓舞的结果。

Nov, 2023