该研究提出了一种新的视频对象分割方法，结合轻量级模块和分割模型，利用长短时序注意力网络提高分割精度。该方法在多个数据集上表现出色，有效解决了物体遮挡和追踪等挑战，展现了良好的鲁棒性和准确性。

本文提出了一种高效的长短时序注意力网络（LSTA），用于无监督视频对象分割（VOS）任务。该网络利用时空上下文，具有高效的推理速度和有希望的性能。