より合理的かつ効果的な方法でiVOSを扱うために、統一された効率的で精度の高い学習フレームワークであるメモリアグリゲーションネットワーク（MA-Net）を提案する。具体的には、相互作用ネットワークと伝播ネットワークを統合し、同じバックボーンを共有することで、ピクセル埋め込み学習の枠組みを統一している。

本研究では、DAVISチャレンジ2018ベンチマークの検証セットを用いて大規模な実験を行った。特に、我々のMA-Netは、J@60スコア76.1%を達成し、2.7%以上の最新技術を凌駕した。