这篇教程CVPR 2020 论文大盘点-全景分割与视频目标分割篇写得很实用，希望能帮到您。
前文已经说过图像分割在CVPR 2020 中所占比例很高，已经跟大家分类别分享过
CVPR 2020 论文大盘点-语义分割篇
CVPR 2020 论文大盘点-实例分割篇
今天的内容关注于全景分割（Panoptic Segmentation）和视频目标分割（Video Object Segmentation，VOS）。
什么是全景分割？
全景分割即同时实现对背景的语义分割和前景的实例分割。这是图像分割领域近来的新趋势，请看下图：
图片来自论文 Panoptic Segmentation,CVPR 2019
上图中，(b)语义分割的结果是相同语义的对象标成相同的颜色，（c）实例分割是对目标前景分个体的像素级标注来，（d）全景分割结合了语义分割和实例分割的结果。
全景分割在CVPR 2019 被提出，但一年多来已经引起广泛关注，CVPR 2020 总计有8篇文章。
什么是视频目标分割？
对视频中感兴趣的目标进行分割，给定第一帧mask的VOS称为one-shot VOS （单样本VOS），无第一帧目标mask的称为zero-shot VOS（无样本VOS）。（大家可以在下述论文 Learning Video Object Segmentation From Unlabeled Videos 中了解）
下图为实例级视频目标分割的例子：
图片来自论文 Video Object Segmentation with Re-identification,CVPR 2017
视频目标分割是集检测、跟踪、分割、ReID于一体的计算机视觉任务，提供了更加丰富的信息，标注成本很高，计算量也比较大，近年来随着高性能设备和相关数据集的出现，也越来越受到关注。CVPR 2020 总计有8篇相关文献。
全景分割
简单、快速、强大的用于自底向上全景分割的方法，语义分割分支使用D
eeplab
[1].Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation
作者 | Bowen Cheng, Maxwell D. Collins, Yukun Zhu, Ting Liu, Thomas S. Huang, Hartwig Adam, Liang-Chieh Chen
单位 | 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校；谷歌
代码 | https://github.com/bowenc0221/panoptic-deeplab
使用双向聚合网络进行遮挡处理用于全景分割
[2].BANet: Bidirectional Aggregation Network With Occlusion Handling for Panoptic Segmentation
作者 | Yifeng Chen, Guangchen Lin, Songyuan Li, Omar Bourahla, Yiming Wu, Fangfang Wang, Junyi Feng, Mingliang Xu, Xi Li
单位 | 浙江大学；郑州大学
利用密集检测结果的实时全景分割
[3].Real-Time Panoptic Segmentation From Dense Detections
作者 | Rui Hou, Jie Li, Arjun Bhargava, Allan Raventos, Vitor Guizilini, Chao Fang, Jerome Lynch, Adrien Gaidon
单位 | 丰田研究所；密歇根大学
用于全景分割的双向图推理网络
[4].Bidirectional Graph Reasoning Network for Panoptic Segmentation
作者 | Yangxin Wu, Gengwei Zhang, Yiming Gao, Xiajun Deng, Ke Gong, Xiaodan Liang, Liang Lin
单位 | 中山大学；DarkMatter AI Research
像素共识投票用于全景分割
[5].Pixel Consensus Voting for Panoptic Segmentation
作者 | Haochen Wang, Ruotian Luo, Michael Maire, Greg Shakhnarovich
单位 | 卡内基·梅隆大学；TTI-Chicago；芝加哥大学
代码 | 即将
视频全景分割
[6].Video Panoptic Segmentation
作者 | Dahun Kim, Sanghyun Woo, Joon-Young Lee, In So Kweon
单位 | 韩国科学技术院；Adobe Research
代码 | https://github.com/mcahny/vps
备注 | CVPR 2020 Oral
学习实例遮挡用于全景分割
[7].Learning Instance Occlusion for Panoptic Segmentation
作者 | Justin Lazarow, Kwonjoon Lee, Kunyu Shi, Zhuowen Tu
单位 | 加利福尼亚大学圣迭戈分校
统一全景分割的训练和推理方法
[8].Unifying Training and Inference for Panoptic Segmentation
作者 | Qizhu Li, Xiaojuan Qi, Philip H.S. Torr
单位 | 牛津大学
视频目标分割
一种视频目标分割的转换方法，采用标签传播的方式，简单高性能、高效率。
[9].A Transductive Approach for Video Object Segmentation
作者 | Yizhuo Zhang, Zhirong Wu, Houwen Peng, Stephen Lin
单位 | 微软亚洲研究院；卡内基梅隆大学
代码 | https://github.com/microsoft/transductive-vos.pytorch
学习快速与鲁棒的目标模型（表观模型与分割模型）用于视频目标分割
[10].Learning Fast and Robust Target Models for Video Object Segmentation
作者 | Andreas Robinson, Felix Jaremo Lawin, Martin Danelljan, Fahad Shahbaz Khan, Michael Felsberg
单位 | Linkoping University, Sweden；ETH Zurich, Switzerland；IIAI
代码 | https://github.com/andr345/frtm-vos
时序聚合网络与动态模板匹配的快速视频目标分割
[11].Fast Video Object Segmentation With Temporal Aggregation Network and Dynamic Template Matching
作者 | Xuhua Huang, Jiarui Xu, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang
单位 | 香港科技大学；腾讯
代码 | https://xuhuaking.github.io/Fast-VOS-DTTM-TAN/（即将）
从非标注视频中学习视频目标分割
[12].Learning Video Object Segmentation From Unlabeled Videos
作者 | Xiankai Lu, Wenguan Wang, Jianbing Shen, Yu-Wing Tai, David J. Crandall, Steven C. H. Hoi
单位 | IIAI；苏黎世联邦理工学院；腾讯；印第安纳大学
代码 | https://github.com/carrierlxk/MuG
状态感知的跟踪器用于实时的视频目标分割
[13].State-Aware Tracker for Real-Time Video Object Segmentation
作者 | Xi Chen, Zuoxin Li, Ye Yuan, Gang Yu, Jianxin Shen, Donglian Qi
单位 | 浙江大学；旷视
代码 | https://github.com/XavierCHEN34/State-Aware-Tracker
解读 | 漫谈视频目标跟踪与分割
交互式视频目标分割
[14].Memory Aggregation Networks for Efficient Interactive Video Object Segmentation
作者 | Jiaxu Miao, Yunchao Wei, Yi Yang
单位 | 百度；悉尼科技大学
基于文本的视频分割
[15].Visual-Textual Capsule Routing for Text-Based Video Segmentation
作者 | Bruce McIntosh, Kevin Duarte, Yogesh S Rawat, Mubarak Shah
单位 | 中佛罗里达大学；
快速模板匹配与更新，用于视频目标跟踪与分割
[16].Fast Template Matching and Update for Video Object Tracking and Segmentation
作者 | Mingjie Sun, Jimin Xiao, Eng Gee Lim, Bingfeng Zhang, Yao Zhao
单位 | 西郊利物浦；利物浦大学；北京交通大学
代码 | https://github.com/insomnia94/FTMU（即将）
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CVPR 2020 论文大盘点-图像分割完整篇
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