在maskformer出现后，可不可以帮我想几个关于语义分割或实例分割或全景分割或视频方向的分割的论文题目以及创新点研究方向

当然可以！下面是我想到的几个关于语义分割、实例分割、全景分割和视频方向的分割的论文题目和研究方向：

1. "Mask R-CNN"：这篇论文将物体检测和实例分割结合在一起，提出了一种端到端的深度学习模型。该模型使用了全卷积网络来生成特征图，然后将特征图传递到区域提议网络(RPN)和实例分割头来生成物体检测和实例分割结果。创新点是将物体检测和实例分割结合在一起，提高了检测和分割的精度。

2. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation"：这篇论文提出了一种用于生物医学图像分割的深度学习模型。该模型使用编码器-解码器结构，并使用跳跃连接来提高分割精度。创新点是将编码器和解码器结构相结合，同时使用跳跃连接来提高分割精度。

3. "PanoNet: Real-time Panoptic Segmentation through Position-Sensitive Feature Embedding"：这篇论文提出了一种用于全景分割的深度学习模型。该模型使用位置敏感特征嵌入来将不同的物体分割开来，并使用了实例分割和语义分割的技术来提高分割精度。创新点是使用了位置敏感特征嵌入来实现全景分割，同时融合了实例分割和语义分割的技术。

4. "Video Instance Segmentation"：这篇论文提出了一种用于视频实例分割的深度学习模型。该模型使用了视频中的运动信息来辅助实例分割，并使用了光流和3D卷积来捕捉视频中的时间信息。创新点是将运动信息和时间信息结合起来，提高了视频实例分割的精度。

以上是我想到的几个论文题目和研究方向，希望能够对您有所帮助！