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LiVOS：基于门控线性匹配的轻量视频目标分割
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种轻量级记忆网络LiVOS，旨在解决长视频和高分辨率下半监督视频目标分割的内存限制问题。实验结果表明，LiVOS在保持竞争性能的同时，GPU内存减少了53%，支持高达4096p的推理。
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关键要点
- 本研究提出了一种轻量级记忆网络LiVOS。
- LiVOS旨在解决长视频和高分辨率下半监督视频目标分割的内存限制问题。
- 通过线性匹配和门控线性匹配改进信息选择性。
- 实验结果表明，LiVOS在保持竞争性能的同时，GPU内存减少了53%。
- LiVOS支持高达4096p的推理，为长视频和高分辨率视频的基础模型奠定了基础。
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