Viele der neueren erfolgreichen Methoden für die Video-Objekt-Segmentierung (VOS) sind übermäßig komplex, hängen stark von einer Feinabstimmung am ersten Frame ab und/oder sind langsam, wodurch ihre praktische Anwendung begrenzt ist. In dieser Arbeit schlagen wir FEELVOS als eine einfache und schnelle Methode vor, die nicht auf eine Feinabstimmung angewiesen ist. Um ein Video zu segmentieren, verwendet FEELVOS für jeden Frame eine semantische pixelweise Einbettung zusammen mit einem globalen und lokalen Matching-Mechanismus, um Informationen vom ersten Frame und vom vorherigen Frame des Videos zum aktuellen Frame zu transferieren. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten wird unsere Einbettung nur als interne Leitlinie eines Faltungsnetzes genutzt. Unser neuartiger dynamischer Segmentierungs-Head ermöglicht es uns, das Netzwerk einschließlich der Einbettung für die Mehrfach-Objekt-Segmentierungsaufgabe mit einem Kreuzentropieverlust end-to-end zu trainieren. Wir erreichen einen neuen Stand der Technik in der Video-Objekt-Segmentierung ohne Feinabstimmung mit einem J&F-Wert von 71,5% auf dem DAVIS 2017 Validierungsdatensatz. Unsere Code- und Modelldateien stellen wir unter https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/feelvos zur Verfügung.