半监督视频对象分割（Semi-supervised Video Object Segmentation, VOS）是一项任务，即在第一帧中提供目标对象的真实分割掩码的情况下，预测视频中后续帧中该目标对象的分割结果。近年来，时空记忆网络（Space-Time Memory Networks, STM）因其出色的性能而成为解决半监督VOS问题的有前景方案。然而，在将STM应用于VOS任务时，一个关键问题被忽视了：STM本身具有非局部特性，而VOS任务本质上是局部性的。为解决STM与VOS之间的这一本质不匹配问题，我们提出了一种核化记忆网络（Kernelized Memory Network, KMN）。在真实视频上进行训练之前，我们的KMN首先在静态图像上进行预训练，这一策略延续了以往的工作。然而，与以往方法不同的是，我们在预训练阶段引入了“藏匿与寻找”（Hide-and-Seek）策略，以显著提升模型在处理遮挡情况以及精确提取分割边界方面的性能。实验结果表明，所提出的KMN在标准基准测试中显著超越现有最先进方法，尤其在DAVIS 2017测试开发集上取得了+5%的性能提升。此外，KMN在DAVIS 2016验证集上的单帧推理时间为0.12秒，且与STM相比，几乎不引入额外的计算开销，具有优异的实时性与效率。