用于视频对象分割的深度学习：回顾

Gao M, Zheng F, Yu J J Q, et al. Deep learning for video object segmentation: a review[J]. Artificial Intelligence Review, 2023, 56(1): 457-531.

Abstract

作为视频理解领域的基本问题，视频对象分割旨在对整个给定的视频序列中感兴趣的物体进行分割。最近，随着深度学习技术的发展，深度神经网络在许多计算机视觉应用中表现了突出的性能改进，其中视频对象分割是最被提倡和深入研究的问题之一。在本文中，我们对基于深度学习的视频分割文献进行了系统性地回顾，强调说明了每类方法的优点与缺点。具体来说，我们首先介绍了这个领域的算法定义 、背景概念和基本思想。随后，我们总结了用于测试视频对象分割算法的数据集，以及常见的挑战和评估指标。接下来，我们对以前的工作进行了分组，并且根据它们如何提取和使用空间和时间特征进行了回顾，阐述了它们的结构、贡献和相互之间的差异。最后，在具有许多未完成的挑战任务的数据集，提供并且分析了几种具有代表性的方法，并且进一步讨论了未来的研究方向。本文旨在成为学习者和实践者的教程和参考文献的来源，从而帮助学习者快速掌握该研究领域的当前进展，帮助实践者有兴趣将视频对象分割方法应用于他们的问题中。我们建立了一个公共网站来收集和跟踪这一领域的相关工作。

Keywords

视频对象分割，深度学习，卷积神经网络