图 7c 展示了 DAVIS 2017 中的这些问题实例，图 9 展示了《降世神通：最后的气宗》片段中的其他实例 。
文章插图
视频实例分割的结果
在相同的遮罩建议下，SAM-PT 明显优于 TAM，尽管 SAM-PT 没有在任何视频分割数据上训练 。TAM 是一个结合了 SAM 和 XMem 的并行方法，其中 XMem 在 BL30K 上进行了预训练，并在 DAVIS 和 YouTube-VOS 上进行了训练，但没有在 UVO 上训练 。
另一方面，SAM-PT 结合了 SAM 和 PIPS 点跟踪方法，这两种方法都没有经过视频分割任务的训练 。
更多详细内容，请参见论文原文 。
【“分割一切”视频版来了：点几下鼠标，动态的人、物就圈出来了】
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