​Abstract 无监督视频对象分割的目标是在视频序列中分割出最显著的对象。然而，复杂背景的存在和多个前景对象的出现使这一任务充满挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种引导槽注意力网络，以增强空间结构信息并获得更好的前景与背景分离。通过查询引导初始化的前景和背景槽，基于与模板信息的交互对其进行迭代优化。此外，为了改进槽与模板的交互并有效融合目标和参考帧中的全局和局部特征，我们引入了K-近邻过滤