本文介绍了视频对象分割（VOS）领域的研究进展，包括基于大规模数据集的序列-序列网络、RVOS与VOS模型的结合，以及新提出的Segment Anything Model 2（SAM 2）。研究表明，SAM 2在多个挑战性数据集上表现优异，有效解决了物体遮挡和跟踪问题，推动了VOS技术的发展。

本研究提出了一种名为OnlineRefer的在线模型，通过视频目标分割的方法改进了引用预测的准确性和便捷性。OnlineRefer在四个基准测试中取得了优异成绩。

该研究提出了一种基于Transformer架构的模型，通过新设计的CMA模块在少样本上构建多模态亲和力，解决了少样本的视频目标指代分割问题，并在实验中取得了最先进的性能。

该研究提出了一种基于Transformer架构的模型，通过新设计的CMA模块在少样本上构建多模态亲和力，解决了少样本的视频目标指代分割问题，并在实验中取得了最先进的性能。