在视频目标分割领域，尤其是对象被遮挡和分割成部分的复杂场景中，追踪和分割多个对象一直是一项挑战。本研究提出了一种基于语义嵌入的视频目标分割模型，使用对象的显著特征作为查询表征，通过语义理解帮助模型识别对象的部分，并捕捉对象更具辨识性的特征。在大规模视频目标分割数据集上进行训练，我们的模型在 2024 年 PVUW Challenge 复杂视频目标分割赛道的测试集中取得第一名（84.45%）。

Jun, 2024

我们在 MOSE 轨道的 PVUW 2024 比赛中排名第二，并采用实例分割、运动模糊、测试时间增强和记忆策略等方法来提高视频对象分割的准确性。

Jun, 2024

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

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。

Jun, 2022

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

复杂环境下像素级视频理解的挑战，提供了基于 MOSE 数据集的复杂视频对象分割以及基于 MeViS 数据集的运动表达引导的视频分割两个新的跟踪，并通过提供具有挑战性元素的额外视频和注释来促进像素级视频场景的综合和强大的理解。

Jun, 2024

本研究提出了一种可扩展的简化 VOS（SimVOS）框架，通过利用单个转换器主干进行联合特征提取和匹配，从而实现了针对准确遮罩预测的更好的目标感知特征学习。实验证明，SimVOS 在流行的视频对象分割基准测试中取得了最先进的结果，即 DAVIS-2017（88.0％J＆F），DAVIS-2016（92.9％J＆F）和 YouTube-VOS 2019（84.2％J＆F），而不使用任何先前 VOS 方法中使用的合成视频或 BL30K 预训练。

Aug, 2023

本文提出了一种名为 SpVOS 的 VOS 稀疏基线方法，通过开发一种新颖的三元稀疏卷积来减少整体 VOS 框架的计算成本，并结合稀疏训练策略对 VOS 分割性能和计算成本进行平衡，实验结果表明 SpVOS 在资源受限场景下具有应用潜力。

Oct, 2023

本文提出了一种端到端的网络来解决视频对象分割中时间建模的根本挑战，包括短期记忆子网络和长期记忆子网络，通过图形学习框架提高局部区域间的可视一致性，在三个常用的数据集上取得了非常好的性能。

Mar, 2020

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