本研究提出了名为MeViS的大规模数据集，用于指示复杂环境中的目标对象，并分析了现有方法在运动表达引导的视频分割中的挑战。研究还提出了一个基准方法，旨在开发利用运动表达作为主要线索的有效语言引导视频分割算法。MeViS数据集已发布。

我们提出了一种快速简单的训练图像获取方法，通过录制约1分钟长的高吸收度黑色屏幕视频来捕获目标对象。使用亮度阈值处理自动划分对象区域，并将对象放置在随机背景上进行2D目标检测器的训练，从而提高了训练数据获取的准确性和效率。

本研究提出了名为MeViS的大规模数据集，用于指示复杂环境中的目标对象，并分析了现有方法在处理运动表达引导的视频分割时的挑战。研究还提出了一个基准方法，旨在开发利用运动表达作为主要线索的有效语言引导视频分割算法。MeViS数据集已发布。

本研究提出了一种名为图像提示分割（IPSeg）的新方法，通过图像提示技术将输入图像中的目标对象进行分割，提供了更高效和可扩展的解决方案。