Phân vùng đối tượng trên video là một vấn đề có nhiều ứng dụng như video matting và tái tạo ba chiều. Tuy nhiên, chưa có quá nhiều sự quan tâm cho vấn đề này như là đối với những vấn đề như nhận dạng đối tượng và phân vùng ảnh. Trong đề tài này, nhóm tác giả đề xuất một phương pháp mới cho việc phân vùng đối tượng trên video bằng việc dùng phát hiện vật thể nổi bật làm phương pháp phân vùng chính, cộng với việc sử dụng lan truyền mask bằng opti-cal flow và nhận biết vật biến mất hay xuất hiện lại nhờ vào phương pháp phát hiện đối tượng. Hướng tiếp cận này tận dụng những phương pháp hiện đại nhất và có thể dễ dàng thay thế bằng những phương pháp mới hơn và tốt hơn. Những đánh giá về hiệu năng được thực hiện trên bộ dữ liệu DAVIS 2016 dành cho phân vùng đối tượng đơn dùng một mask đầu tiên cho thấy rằng hướng tiếp cận được đề xuất có thể so sánh với các phương pháp hiện đại trên cùng vấn đề này.