本研究提出了面向近在线视频实例分割的新方法NOVIS，证明了其优越性，并在基准测试中取得了最先进的结果。研究表明，对于具有挑战性和长视频序列的情况，传统的离线方法不一定优于逐帧的在线处理。

本文介绍了一种新的面向近在线视频实例分割（NOVIS）方法，通过分析不同处理范式和新的端到端可训练模型，证明了该方法的优越性，并在YouTube-VIS和OVIS基准测试中取得了最先进的结果。