최근에는, 과거에 분할된 프레임들과 질의 프레임 간에 비국소(non-local) 매칭을 수행하는 메모리 기반 접근법이 비디오 물체 분할에서 상당한 성능 향상을 이끌어 왔다. 그러나 질의 프레임과 로컬 메모리(이전 프레임) 사이에서 목표 물체의 위치가 가깝다는 점, 즉 시간적 매끄러움(temporal smoothness)은 종종 간과된다. 이러한 문제를 해결하려는 시도들이 있으나, 목표 물체의 큰 이동에 취약하고 민감하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 로컬 메모리 읽기 및 비교(read-and-compare) 연산을 제안한다. 첫째, 인접 프레임들 사이의 시간적 매끄러움을 탐색하기 위해 로컬 메모리 읽기 및 순차적 로컬 메모리 읽기(sequential local memory read) 모듈을 제안한다. 둘째, 전역 메모리와 로컬 메모리의 친화도(affinity)를 비교하여, 전역 메모리와 로컬 메모리를 적응적으로 읽는 메모리 비교기(memory comparator)를 제안한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 최근의 최신(state-of-the-art) 알고리즘들보다 더 엄격한 분할 결과를 산출함을 보여준다. 예를 들어, 제안한 알고리즘은 가장 널리 사용되는 데이터셋인 DAVIS2016과 DAVIS2017에서 각각 J&F 기준으로 비디오 물체 분할 성능을 0.4% 및 0.5% 향상시킨다.

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