推理视频对象分割（ReasonVOS）是一项新的任务，它使用隐式文本查询生成分割掩码。这需要复杂的推理和世界知识。在这个工作中，我们提出一个新的任务：基于世界知识的视频对象分割。这项任务的主要挑战在于，它需要...

研究人员推出了层次语义解码与计数辅助（HDC）框架，以提升广义指代表达分割（GRES）。与以往方法不同，HDC框架通过跨粒度传递互补的模态信息，并聚合语义对应关系，从而实现更好的多层次解码。这一创新方法在复杂场...

SegRefiner作为一种创新的模型无关解决方案，通过将细化过程视为数据生成过程，显著提升了各种分割任务中的对象掩膜质量。该技术通过离散扩散过程逐像素细化粗糙掩膜，从而提高分割和边界指标的精确度。这一方法的核...

这个仓库介绍了HQTrack，这是一个高质量的视频对象追踪框架，利用先进的感知算法来追踪单个和多个对象，同时精细化他们的边界。尽管只在有限的数据集上进行训练，HQTrack通过在不使用任何额外的数据增强或模型集成的...

这个GitHub仓库介绍了一个名为SgMg的新方法，改进了视频中所提到的对象分割过程。该方法解决了特性漂移的问题，利用视觉细节更好地优化分割。新方法还使得视频中多个对象的同时分割成为可能，使得这个过程更加快速和...