我们提出了一种新方法，能够独立发现、分割和跟踪复杂视觉场景中的移动物体。该方法通过选择机制识别光流预测掩码，并优化有问题的掩码。在视频分割基准上，该模型表现优异，尤其在多物体分割方面明显优于现有模型。

本研究提出了一种新的拓扑感知损失函数PI-Att，用于医学图像中多物体分割。该方法通过持久图像表示量化拓扑，提高网络在有限训练数据下的泛化能力。实验证明该方法在CT图像中的主动脉及大血管分割中效果显著。

通过外观优化和时间一致性，提出了一种独立发现、分割和跟踪复杂视觉场景中独立移动物体的方法。该方法在多个视频分割基准上表现出竞争力，并在多物体分割问题上优于现有模型。研究发现该模型可用作逐帧Segment Anything模型的提示。