研究概況
對視頻中感興趣的目標進行分割，給定第一幀mask的VOS稱爲one-shot VOS （單樣本VOS），無第一幀目標mask的稱爲zero-shot VOS（無樣本VOS）。視頻目標分割（Video Object Segmentation，VOS） 是集檢測、跟蹤、分割、ReID於一體的計算機視覺任務，提供了更加豐富的信息，標註成本很高，計算量也比較大，近年來隨着高性能設備和相關數據集的出現，也越來越受到關注。CVPR 2020 總計有8篇相關文獻。
論文列表（8篇）
A Transductive Approach for Video Object Segmentation
Code：https://github.com/microsoft/transductive-vos.pytorch
Learning Fast and Robust Target Models for Video Object Segmentation
Code ：https://github.com/andr345/frtm-vos
Fast Video Object Segmentation With Temporal Aggregation Network and Dynamic Template Matching
Code: https://xuhuaking.github.io/Fast-VOS-DTTM-TAN/
Learning Video Object Segmentation From Unlabeled Videos
Code：https://github.com/carrierlxk/MuG
State-Aware Tracker for Real-Time Video Object Segmentation
Code：https://github.com/XavierCHEN34/State-Aware-Tracker
解讀：漫談視頻目標跟蹤與分割
Memory Aggregation Networks for Efficient Interactive Video Object Segmentation
Visual-Textual Capsule Routing for Text-Based Video Segmentation
Fast Template Matching and Update for Video Object Tracking and Segmentation
Code: https://github.com/insomnia94/FTMU
