图像与视频分割的中期报告当前图像与视频分割研究涉及许多关键技术，包括传统的基于图像分割算法和最新的深度学习技术。在本次中期报告中，我们从数据集、算法、评价指标等方面，对图像与视频分割研究的进展进行了探讨。目前，图像与视频分割研究中所使用的数据集多数为PascalVOC、MSCOCO、Cityscapes、ADE20K等数据集，其中ADE20K是当前最大的场景图片标注数据集，包括了20,210张图片，33个场景及其可以显现的42000个物体和场景部分标注物品。对于视频分割而言，DAVIS和YouTube-VOS数据集是当前很受研究者关注的两个数据集。在算法方面，传统图像分割算法包括阈值分割、区域分割、边缘检测和基于图论的分割等。近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像与视频分割方法已成为主流研究方向，包括U-Net、FCN、PSPNet等。此外，基于生成对抗网络（GAN）的分割方法也在近几年被广泛研究，如Pix2pix、Cycle-GAN等图像翻译模型。为了评估图像与视频分割算法的性能，研究者们提出了多种评价指标，包括精度（Accuracy）、召回率（Recall）、平均汉明距离（AverageHammingDistance）、交并比（IoU）、DiceCoefficient等。总体而言，当前图像与视频分割技术在性能上已经取得了不俗的进展，但仍有许多挑战和问题需要解决，如标注困难问题，鲁棒性和实时性等问题。未来的研究方向可能会更加关注深度学习与传统算法的结合，以及自动数据标注和数据增强等方向，以期更好地满足实际需求。