提出了一种使用预训练的视觉 - 语言模型作为骨干网络的方法，着重于增强跨模态特征交互，在视频目标分割中取得了显著的改进效果。

Jun, 2024

运动表达引导的视频分割是新兴领域，对引用的视频对象分割 (RVOS) 提出了许多新的挑战。本技术报告调查和验证了静态主导数据和帧采样对这一具有挑战性的任务的有效性。我们的解决方案在比赛阶段达到了 0.5447 的 J&F 得分，在 PVUW Challenge 的 MeViS 赛道中排名第一。代码可以在此 https 链接上找到。

Jun, 2024

本研究旨在使用运动表达引导的视频分割，通过在描述对象运动的句子上对视频内容中的对象进行分割。我们提出了一个名为 MeViS 的大规模数据集，其中包含了大量的运动表达，用于指示复杂环境中的目标对象。通过对 MeViS 数据集进行 5 种现有的参考视频对象分割方法进行基准测试和全面比较，结果表明目前的方法不能有效地处理运动表达引导的视频分割。我们进一步分析了所面临的挑战，并在 MeViS 数据集上提出了一个基准方法。我们的目标是提供一个平台，以便开发对复杂视频场景中的对象分割利用运动表达作为主要线索的有效语言引导视频分割算法。MeViS 数据集已在此 URL 发布。

Aug, 2023

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

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

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

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

我们提出了一种名为 PReMVOS 的半监督视频对象分割算法，它将问题分为生成准确的对象分割掩码提案和选择和合并这些提案成为准确且时间上连续的像素级对象轨迹，并在同时处理跨视频序列分割多个对象的困难问题方面取得了最先进的结果。

Jul, 2018

提出了一种基于交互的显著性目标分割框架 MiVOS，由交互模块和传播模块组成；其中交互模块实现用户交互和目标分割的转换，而传播模块则采用一种新颖的 top-k 过滤策略，结合时空记忆进行时序传播，并提出了一种差异感知模块以有效地将前后交互的掩模融合，最终在 DAVIS 数据集上取得了优异的表现。

Mar, 2021

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