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本发明公开了一种基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割方法。所述方法包括如下步骤：1.构建半监督视频对象分割数据集。2.对半监督视频对象分割数据集进行预处理，并进行模型预训练。3.建立基于多尺度金字塔的轻量化半监督视频对象分割模型，建立多尺度金字塔结构用于聚合不同尺度的目标对象特征与ID信息，恢复被遮挡目标；建立尺度自适应融合模块用于整合ID分支和视频帧分支的目标对象特征，在不同尺度上实现融合，避免某一分支的信息占据主导地位；建立金字塔结构长短期记忆模块用于减少内存占用，优化长时传播模块，简化短时传播模块，采用交叉注意力机制对历史帧的信息进行筛选和更新，避免存储冗余数据。4.构建损失函数，更新模型参数，设置训练参数，进行模型训练，得到最佳权重。5.基于最佳权重检测测试集图像，得到最终分割结果。所述方法在精度与效率之间取得了更好的平衡，为半监督视频对象分割任务提供了一种更为实用的解决方案。