研究概况
对视频中感兴趣的目标进行分割，给定第一帧mask的VOS称为one-shot VOS （单样本VOS），无第一帧目标mask的称为zero-shot VOS（无样本VOS）。视频目标分割（Video Object Segmentation，VOS） 是集检测、跟踪、分割、ReID于一体的计算机视觉任务，提供了更加丰富的信息，标注成本很高，计算量也比较大，近年来随着高性能设备和相关数据集的出现，也越来越受到关注。CVPR 2020 总计有8篇相关文献。
论文列表（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
解读：漫谈视频目标跟踪与分割
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
