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視頻對象分割是指在給定的一段視頻序列的各幀圖像中，找岀屬于特定前景對象的所有像素點位置區(qū)域。隨著硬件平臺計算能力的提升，深度學習受到了越來越多的關注，在視頻對象分割領域也取得了一定的進展本文首先介紹了視頻對象分割的主要任務，并總結了該任務所面臨的挑戰(zhàn)。其次，對開放的視頻對象分割常用數(shù)據(jù)集進行了簡要概述，并介紹了通用的性能評估標準。接著，綜述了視頻對象分割的研究現(xiàn)狀，詳細地分析了當前的各種方法，并將它們劃分為三大類：半監(jiān)督的方法，即給出視頻第一幀圖像中感興趣對象的詳細人工真值標注，分割出視頻剩余圖像中的感興趣對象;無監(jiān)督的方法，即不給任何人工標注信息，自動識別并分割出視頻中的前景對象;交互式的方法，即在分割過程中，通過人工交互式的參與，結合粗略的人工標注先驗信息，進行視頻對象分割第三類方法的條件相當于前兩者的折中：相對于第一類方法，它雖然需要人工的參與，但只需要少量的標注工作量;相對于第二類方法，它給視頻序列中某些幀的圖像適當?shù)靥砑恿艘恍┤斯俗⑿畔?，從而更具針對性。最后，對深度學習在視頻對象分割任務中的應用，進行了總結和展望。
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